Honorary authorship in postgraduate medical training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether postgraduate medical trainees are exposed to honorary authorship, whether they are aware of the topic and if they believe that further support and education concerning this issue is needed. METHODS: Postgraduate medical trainees were contacted by email with a link to our questionnaire on two occasions (2 and 26 February 2014) and then contacted in person (June-November 2014). The questionnaire topics included demographics, authorship practice beliefs and experience, and authorship policy-related questions. We also determined the proportion of perceived, International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE)-defined and unperceived honorary authorship in the respondent group. RESULTS: The response rate was 27.7%. The prevalence of perceived, ICMJE-defined and unperceived honorary authorship was 38.1%, 57.3% and 24.2%, respectively; 90.1% were unaware of the ICMJE authorship criteria, 92.6% were unaware of a support system for authorship disputes, but 91.8% believed such a system should be implemented and 93.3% believed medical trainees and faculty should be instructed on authorship guidelines. CONCLUSIONS: A paradigm shift from the current system is needed, where enforcement of ethical authorship practices is shifted away from journal editors. Instruction on the topic should be provided to medical trainees throughout medical school and continued during further training. A process should also be outlined to resolve authorship disputes. These measures may encourage researchers to have an open discussion on the topic prior to the commencement of a research project, and to resolve authorship conflicts in a constructive manner. We also hope this paper encourages further work on the topic.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».