Unethical Author Attribution
Notice bibliographique
Résumé
I am an M.D/Ph.D. student and work as a research assistant for the director of a division of the school of medicine who is an M.D. He assigned me to research a certain topic and gave me no guidelines or guidance as to how to do it. Nevertheless, I did the research and wrote it up. My supervisor liked the report and said that he thought it was so good that “I would like to offer you the opportunity to publish it and list you as the primary author.” Some bells went off when he so grandly offered to let me author the report for which I had done 100% of research and writing. I consulted some other people in the field and they said that, as long as I was the primary author, it was legitimate for him to list himself as secondary author if he did some editing later. After editing the abstract only, he e-mailed his revisions to me and in a note at the bottom he asked me what I thought of his revised author order. His name was first, mine second, and the name of his girlfriend (who had no part in this research or its revision) was third. I was shocked by what seemed to be a case of unethical author attribution and confronted him asking why he changed the order when we had agreed that I was primary author. He said that he had put in several hours of work.
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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 | 0,176 | 0,576 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,031 |
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 ».