Giving, Receiving, Reciprocating: The Reimagining of Ethics in Participatory Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Research ethics is often framed as a procedural requirement rather than an ongoing process that ensures justice, accountability, and reciprocity. This commentary critiques conventional ethics frameworks that reinforce hierarchy and exclude equity-deserving communities. It presents an integrated ethics model that embeds ethics-in-practice, relational research ethics, and structural and epistemic justice throughout the research process. Drawing on Mauss’ concept of ‘the gift,’ it introduces knowledge reciprocity as an alternative to extractive research, positioning knowledge as carrying obligations – to give, receive, and reciprocate – ensuring lived experience co-researchers and their communities retain ownership. These ethical considerations are particularly critical in participatory health research, where conventional ethics frameworks often categorize young adults with mental health-related disabilities as vulnerable, restricting their ability to engage in research that directly impacts them. Ethics must be approached with the same rigour and deliberation as research design and methodology. When ethics is embedded as an intentional and structured process, research not only avoids harm but maximizes benefits, strengthens scientific integrity, and ensures that findings are equitable and relevant. We assert that centring ethics in participatory health research enhances scientific advancement. The most methodologically sound research is also the most ethically engaged.
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 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 | 0,319 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,251 |
| Communication savante | 0,033 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».