Community-led approaches to research governance: a scoping review of strategies
Notice bibliographique
Résumé
Around the world, a growing number of communities are voicing their demands for authority in the governance of research involving them. Many such communities have experienced histories of exploitative, stigmatizing, intrusive research that failed to benefit them. To better understand what strategies communities are developing in order to have a say in research oversight, we conducted a scoping review of the international peer-reviewed and grey literature. Three primary strategies were identified: (1) guidelines; (2) community review boards; and (3) community advisory boards. Guidelines include documents developed by, with, or for communities to outline ethical behavior or conduct in research with or within the community. Community review boards offer ethical review of research protocols, much like traditional research ethics boards, but are community led and focus on community interests. Community advisory boards consist of representatives from a given community and are developed to advise institutions or research teams on community-level ethical matters pertaining to research projects. Initiatives led by Indigenous communities far outnumbered others in the sample, reflecting the legacy of continuous Indigenous resistance to research as a tool of colonialism. In several cases, communities in marginalized neighbourhoods, where harmful and exploitative research practices have taken place, emphasized the significance of community-led governance grounded in shared geographical and social contexts. We discuss some of the beneficial and challenging features of each type of strategy and offer recommendations for stakeholders who wish to support community-led efforts in research ethics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,181 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».