Unravelling Research: The Ethics and Politics of Research in the Social Sciences, edited by Teresa Macias
Notice bibliographique
Résumé
Unravelling Research is a unique and challenging text about the political and ethical dilemmas that arise in academic research.The predominantly Canadian voices and perspectives from multiple racial and cultural standpoints offer a distinctly diverse set of voices compiled together in an edited collection.The authors are speaking together and searching for ways to decolonize and make research more ethically just.This book is not a conventional text delineating various research methods or guaranteed strategies to avoid ethical pitfalls.The authors of the various chapters in this edited collection engage in a reflexive practice analysing their own research projects and putting their own role as researchers into question.The book challenges the presumption that researchers can occupy a space of neutrality, certainty, and objectivity, especially working within and confronting the colonial structures in academic research.The authors demonstrate that the power dynamics at play in academic research make it challenging for researchers to claim a position of neutrality.For example, research methods that were intended to flatten hierarchies have failed to do so.Community-based participatory research (CBPR) was developed to be inclusive and give over power and control to participants, but, as Julia Elizabeth Janes demonstrates, it can result in the exploitation of community participants.Principles of informed consent have been widely relied upon to try and protect against abuses of power, but, for Anne O'Connell, this is becoming increasingly difficult in an age of Big Data where large amounts of information are collected by governments and canadian journal of academic librarianship revue canadienne de bibliothéconomie universitaire
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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 | 0,023 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».