Preventing Scientific Fraud
Notice bibliographique
Résumé
Letters19 September 2006Preventing Scientific FraudDominique R. Garrel, MD, Rémi Rabasa-Lhoret, MD, and Pierre Boyle, PhD, MHADominique R. Garrel, MDFrom the University of Montréal, Montréal, Québec, Canada.Search for more papers by this author, Rémi Rabasa-Lhoret, MDFrom the University of Montréal, Montréal, Québec, Canada.Search for more papers by this author, and Pierre Boyle, PhD, MHAFrom the University of Montréal, Montréal, Québec, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-145-6-200609190-00019 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR: We read the article on research misconduct and the Poehlman case (1) with great interest. Eric Poehlman was hired by the University of Montréal and obtained a senior Canadian Chair position from the Canadian Institutes of Health Research in 2002. He held a professorship position in the department of nutrition at our university and was dismissed when we learned of his misconduct at the University of Vermont. The news of Dr. Poehlman's scientific fraud was a devastating blow to all Canadian scientists and students who worked with him. The possibility that scientific misconduct by Dr. Poehlman had ...References1. Sox HC, Rennie D. Research misconduct, retraction, and cleansing the medical literature: lessons from the Poehlman case. Ann Intern Med. 2006;144:609-13. [PMID: 16522625] LinkGoogle Scholar2. Karelis AD, Henry JF, Malita F, St-Pierre DH, Vigneault I, Poehlman ET, et al. Comparison of insulin sensitivity values using the hyperinsulinemic euglycemic clamp: 2 vs 3 hours [Letter]. Diabetes Metab. 2004;30:413-4. [PMID: 15671908] CrossrefMedlineGoogle Scholar3. St-Pierre DH, Karelis AD, Cianflone K, Conus F, Mignault D, Rabasa-Lhoret R, et al. Relationship between ghrelin and energy expenditure in healthy young women. J Clin Endocrinol Metab. 2004;89:5993-7. [PMID: 15579749] CrossrefMedlineGoogle Scholar4. Karelis AD, Brochu M, Rabasa-Lhoret R, Garrel D, Poehlman ET. Clinical markers for the identification of metabolically healthy but obese individuals [Letter]. Diabetes Obes Metab. 2004;6:456-7. [PMID: 15479222] CrossrefMedlineGoogle Scholar5. Conus F, Allison DB, Rabasa-Lhoret R, St-Onge M, St-Pierre DH, Tremblay-Lebeau A, et al. Metabolic and behavioral characteristics of metabolically obese but normal-weight women. J Clin Endocrinol Metab. 2004;89:5013-20. [PMID: 15472199] CrossrefMedlineGoogle Scholar6. Karelis AD, St-Pierre DH, Conus F, Rabasa-Lhoret R, Poehlman ET. Metabolic and body composition factors in subgroups of obesity: what do we know? J Clin Endocrinol Metab. 2004;89:2569-75. [PMID: 15181025] CrossrefMedlineGoogle Scholar7. St-Pierre DH, George V, Rabasa-Lhoret R, Poehlman ET. Genetic variation and statistical considerations in relation to overfeeding and underfeeding in humans. Nutrition. 2004;20:145-54. [PMID: 14698030] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: From the University of Montréal, Montréal, Québec, Canada.Disclosures: None disclosed. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoResearch Misconduct, Retraction, and Cleansing the Medical Literature: Lessons from the Poehlman Case Harold C. Sox and Drummond Rennie Preventing Scientific Fraud Harold C. Sox and Drummond Rennie Preventing Scientific Fraud David W. Noble Preventing Scientific Fraud Eugene Garfield , Marie McVeigh , and Marion Muff Metrics 19 September 2006Volume 145, Issue 6Page: 473KeywordsConflicts of interestElectrode recordingNutritionResearch designResearch fundingScientific misconductScientists ePublished: 19 September 2006 Issue Published: 19 September 2006 Copyright & PermissionsCopyright © 2006 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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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 | 0,055 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,023 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,048 |
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 ».