Institutional Conflicts of Interest: Protecting Human Subjects, Scientific Integrity, and Institutional Accountability
Notice bibliographique
Résumé
If clinical trials become a commercial venture in which self-interest overrules public interest and desire overrules science, then the social contract which allows research on human subjects in return for medical advances is broken. Background In the past two decades, the involvement of non-academic sponsors of biomedical research, particularly clinical trial research, has increased exponentially. The value of such sponsored research is difficult to ascertain. However, it is estimated that, between 1980 and 2003, overall research and development expenditures by US pharmaceutical companies increased from $2 billion to $33 billion and that, in 2001, clinical trial research expenditures in Canada totaled $800 million to $1 billion. The source of funding for biomedical research has shifted significantly from predominantly government and private foundations to industry. By 2002,70% of funding for clinical trials came from industry. These factors have affected the conduct of research, particularly clinical trial research, in a variety of ways.
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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 | 0,162 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,074 |
| Communication savante | 0,028 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».