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Enregistrement W2008980185 · doi:10.1111/j.1748-720x.2004.tb00483.x

Currents in Contemporary Ethics

2004· article· en· W2008980185 sur OpenAlexafffund
Timothy Caulfield, Trudo Lemmens, Douglas Kinsella, Michael McDonald

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Institutes of Health ResearchInstitute of Health EconomicsLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésClinical trialContext (archaeology)Inclusion (mineral)Public relationsConflict of interestAlternative medicinePharmaceutical industryInformed consentIncentiveClinical researchMedicineBusinessEngineering ethicsPolitical sciencePsychologySocial psychologyPharmacologyLawPathologyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of community physicians are involved in clinical research.Indeed, 60 of industry-funded research is now spent on community based trials. This surge in community based clinical trials has increased the number of clinical trials applications submitted to the drug regulatory agencies by pharmaceutical sponsors. Many have argued that the commercial interests connected to the conduct and outcome of these trials also increases the potential for conflicts of interest for participating physicians. The context in which these trials take place increases the potential for a host of practices that infringe on ethical, legal and clinical obligations of physicians For example, financial recruitment incentives may lead to violations of the inclusion criteria and the consent process. It may result in inappropriate recruitment of patient participants and a blurring of the ethically significant distinctions between treatment and research. In some cases, it may be hard to distinguish research from the marketing of new products and attempts to influencing prescribing patterns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,076
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0170,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,871
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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