The Effectiveness of Adaptations for Online Remote Public Deliberation Across Three Continents: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public deliberation is a qualitative research method that has successfully been used to solicit laypeople's perspectives on health ethics topics, but it remains unclear whether this traditionally in-person method can be translated to the online context. The MindKind Study conducted public deliberation sessions to gauge the concerns and aspirations of young people in India, South Africa, and the United Kingdom with regard to a prospective mental health databank. This paper details our adaptations to and evaluation of the public deliberation method in an online context, especially in the presence of a digital divide. Objective: The purpose of this study was to assess the quality of online public deliberation and share emerging learnings in a remote, disseminated qualitative research context. Methods: We convened 2-hour structured deliberation sessions over an online video conferencing platform (Zoom). We provided participants with multimedia informational materials describing different ways to manage mental health data. We analyzed the quality of online public deliberation in variable resource settings on the basis of (1) equal participation, (2) respect for the opinions of others, (3) adoption of a societal perspective, and (4) reasoned justification of ideas. To assess the depth of comprehension of the informational materials, we used qualitative data that pertained directly to the materials provided. Results: The sessions were broadly of high quality. Some sessions were affected by an unstable internet connection and subsequent multimodal participation, complicating our ability to perform a quality assessment. English-speaking participants displayed a deep understanding of complex informational materials. We found that participants were particularly sensitive to linguistic and semiotic choices in the informational materials. A more fundamental barrier to understanding was encountered by participants who used materials translated from English. Conclusions: Although online public deliberation may have quality outcomes similar to those of in-person public deliberation, researchers who use remote methods should plan for technological and linguistic barriers when working with a multinational population. Our recommendations to researchers include budgetary planning, logistical considerations, and ensuring participants' psychological safety.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».