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Enregistrement W2068687672 · doi:10.1525/jer.2007.2.2.1

Emerging Ethical Challenges in Advanced Neuroimaging Research: Review, Recommendations and Research Agenda

2007· article· en· W2068687672 sur OpenAlex
Éric Racine, Judy Illes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Empirical Research on Human Research Ethics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthInstitut de Recherche Clinique De Montréal
Mots-clésNeuroimagingEngineering ethicsScope (computer science)Context (archaeology)Research ethicsNeuroethicsInformed consentEthical issuesBrain researchPolitical sciencePsychologyNeuroscienceMedicineComputer scienceEngineeringAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic and ever-evolving nature of neuroimaging research creates important ethical challenges. New domains of neuroscience research and improving technological capabilities in neuroimaging have expanded the scope of studies that probe the biology of the social and ethical brain, the range of eligible volunteers for research, and the extent of academic-industry relationships. Accordingly, challenges in informed consent and subject protection are surfacing. In this context, we provide an overview of the current landscape for neuroimaging and discuss specific research ethics topics arising from it. We suggest preliminary approaches to tackle current issues, and identify areas for further collaboration between neuroimagers and institutional review boards (research ethics committee).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,388
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,431
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3880,431
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,099
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,918
Tête enseignante GPT0,716
Écart entre enseignants0,202 · 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