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Enregistrement W1604657985 · doi:10.1186/1472-6939-6-4

Legal liabilities in research: early lessons from North America

2005· editorial· en· W1604657985 sur OpenAlexaff
Randi Zlotnik Shaul, Shelley Birenbaum, Megan Evans

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2005
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy of medicineWonderPolitical scienceLawHuman researchPsychologyMedicineEngineering ethicsAlternative medicineSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legal risks associated with health research involving human subjects have been highlighted recently by a number of lawsuits launched against those involved in conducting and evaluating the research. Some of these cases have been fully addressed by the legal system, resulting in judgments that provide some guidance. The vast majority of cases have either settled before going to trial, or have not yet been addressed by the courts, leaving us to wonder what might have been and what guidance future cases may bring. What is striking about the lawsuits that have been commenced is the broad range of individuals/institutions that are named as defendants and the broad range of allegations that are made. The research community should take this early experience as a warning and should reflect carefully on practices where research involving human subjects is concerned.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,940
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,940
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0230,156
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,687
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,036 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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