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Enregistrement W4417120758 · doi:10.1590/1980-858525038800033304

Reimaging Ethics of Research with Refugees and Migrants: A Collaborative Autoethnography on the Ethics of Research

2025· article· pt· W4417120758 sur OpenAlexaff
Meray Sadek, Neela Hassan

Notice bibliographique

RevueREMHU Revista Interdisciplinar da Mobilidade Humana · 2025
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyCognitive reframingRefugeeSilenceInformation ethicsResearch ethicsEthnographyAccountability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article employs a collaborative autoethnography (CAE) to examine how institutional research ethics frameworks shape the experiences of racialized graduate students conducting research with refugees and migrants. Grounded in intersectional feminist, the analysis interrogates how researchers’ positionalities intersect with institutional processes to shape access, participation, and knowledge production. From our analysis, two central themes emerge. First, Colonial Ethics of Care highlights how Western research ethics, oriented toward liability management and institutional protection, often silence marginalized voices and reproduce colonial logics of care. We argue for reframing ethics through relational accountability and community participation that foreground dignity, reciprocity, and justice. Second, The Ethics of Access: Resources and Support demonstrates that access extends beyond regulatory approval, encompassing financial constraints, institutional gatekeeping, and cultural misalignments that shift the burden of ethical responsibility onto individual researchers. Together, these themes underscore that ethical research with marginalized communities requires moving beyond procedural compliance toward practices of solidarity, care, and more resources for researchers.

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)0,204
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2040,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,013
Études des sciences et des technologies0,0080,036
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,019
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 Opus0,378
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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