Paying Human Subjects in Research: Where are We, How Did We Get Here, and Now What?
Notice bibliographique
Résumé
Both international and federal regulations exist to ensure that scientists perform research on human subjects in an environment free of coercion and in which the benefits of the research are commensurate with the risks involved. Ensuring that these conditions hold is difficult, and perhaps even more so when protocols include the issue of monetary compensation of research subjects. The morality of paying human research subjects has been hotly debated for over 40 years, and the grounds for this debate have ranged from discussion of legal rights, economic rights, philosophical principles of vulnerability and altruism to bioethical concepts of consent, best-interest determination, and justice theory. However, the thought surrounding these issues has evolved over time, and the way we think about the role of the human research subject today is markedly different than the way we thought in the past. Society first thought of the research subject as an altruist, necessarily giving of his time to benefit society as a whole. As time progressed, many suggested that the subject should not need to sacrifice himself for research: if something goes wrong, someone should compensate the subject for injuries. The concept of redress evolved into a system in which subjects were offered money as an inducement to participate in research, sometimes merely to offset the monetary costs of participation, but sometimes even to mitigate the risks of the study. This article examines ethical and legal conversations regarding compensation from the 1960s through today, examining theories of the ethics of compensation both comparatively and critically. In conclusion, we put forward an ethical framework for treating paid research subjects, with an attempt to use this framework as a means of resolving some of the more difficult problems with paying human subjects in research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,125 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,068 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».