MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400983598 · doi:10.1177/27538699241258880

Reaching the hinterlands? COVID-19’s unexpected challenges to conducting participatory research on Inuit Arctic politics

2024· article· en· W4400983598 sur OpenAlexaboutno aff
Ellen A. Ahlness

Notice bibliographique

RevuePossibility Studies & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsIndigenousThematic analysisPublic relationsFlexibility (engineering)Citizen journalismData collectionPolitical scienceSociologyQualitative researchSocial scienceEconomicsManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is a strange sort of hinterland. While geographically distant from most global decision-makers, its role in global economics—and therefore politics—are increasingly centered in international dialogue. Early 2020, 2 years into a 4-year project studying the political organization and strategies of Canadian and American Inuit, a policy project’s research design and methodology were thrown into upheaval due to the COVID-19 pandemic. Travel to the Far North became impossible, and already stressed participants became at risk of even greater burnout. These changes necessitated rapid pivoting and methodological flexibility to finish data collection in a rigorous way to allow for subsequent trustworthy thematic content analysis. Subsequent methodological choices and use of digital technologies demonstrated the importance of design flexibility and benefits of data stream merging: findings validated across multiple data sources were more trustworthy. The process also necessitated continuous researcher self-evaluation of whether data collection practices truly enhanced the project. These lessons learned may inform future projects involving Indigenous communities or other populations at risk of disproportionate participant burnout and support the accessibility of projects involving remote populations. Further, they encourage centering research design choices around respect for participants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0150,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,695
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,100 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePossibility Studies & SocietyMême sujetIndigenous Studies and EcologyTravaux en français237 207