First impressions: the experiences of a community member on a research ethics committee.
Notice bibliographique
Résumé
Jewish General Hospital suggested I join as a community representative. I thought it over and decided to give it a try. I sent a CV to the research ethics officer, had a brief interview with the committee chair, and a few short weeks later found myself approaching the hospital boardroom with my knees shaking, palms sweating, and heart pounding quite uncertainly in my chest. So began what has become a challenging, rewarding, and sometimes confusing acquaintance with the medical world. Before I stepped into that first meeting, I knew only two things for sure: a lot of reading was required, and they gave you lunch. After three or four meetings I learned two more things. First, the committee was obviously not counting on my contribution to the discussion of the scientific or medical aspects of the research, so my efforts would best be spent on the informed consent document. And second, the committee was made up of doctors and others representing various specialties with an interest in research: a pharmacist, a jurist, an ethicist, nursing representatives, the hospital's patient representative, and we three community representatives. I found that, as individuals, each was conscientious and approached his or her work on this committee in a serious and responsible
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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 | 0,059 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,065 | 0,024 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».