Notice bibliographique
Résumé
Although medical centres have established boards, special committees, and offices for the review and redress of breaches in ethical behaviour, these mechanisms repeatedly prove themselves ineffective in addressing research misconduct within the institutions of academic medicine. As the authors see it, institutional design: (1) systematically ignores serious ethical problems, (2) makes whistleblowers into institutional enemies and punishes them, and (3) thereby fails to provide an ethical environment. The authors present and discuss cases of academic medicine failing to address unethical behaviour in academic science and, thereby, illustrate the scope and seriousness of the problem. The Olivieri/Apotex affair is just another instance of academic medicine's dereliction in a case of scientific fraud and misconduct. Instead of vigorously supporting their faculty member in her efforts to honestly communicate her findings and to protect patients from the risks associated with the use of the study drug, the University of Toronto collaborated with the Apotex company's "stalling tactics," closed down Dr Olivieri's laboratory, harassed her, and ultimately dismissed her. The authors argue that the incentives for addressing problematic behaviour have to be revised in order to effect a change in the current pattern of response that occurs in academic medicine. An externally imposed realignment of incentives could convert the perception of the whistleblower, from their present caste as the enemy within, into a new position, as valued friend of the institution. The authors explain how such a correction could encourage appropriate reactions to scientific misconduct from academic medicine.
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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 | 0,037 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,052 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».