A Critical Dialogue on Ethics and Practices for Digital Research with “Difficult” to Reach Populations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The panel examines approaches to working with “difficult”‐to‐reach populations across all stages of the qualitative research process, beginning with project scoping and obtaining the institutional review board approval to member checking with participants and reporting out findings. The panel identifies tension between institutional mandates for research and the ethical commitments scholars make to their participants and those participants’ broader communities. Avoiding a perfect solution to ethical methods of research, this panel instead identifies strategies and tools for ensuring that such research affirms and enhances the lived experiences of these populations, while avoiding extractive and deficit‐based models of scholarly inquiry. The panel utilizes case studies from the respective panelists about their challenges and successes working with “difficult”‐to‐reach populations. The panel includes a group discussion led by the panelists on pending questions of researching with “difficult”‐to‐reach populations. This group discussion will involve an opportunity for members of the audience to ask questions and share their experiences with similar research endeavors. To make the most of the time together, the panelists will also compile resources highlighted within the group discussions and share those resources with attendees during and after the conference.
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 | 0,280 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,075 |
| Communication savante | 0,041 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».