Factors influencing the effectiveness of research ethics committees
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.
Notice bibliographique
Résumé
Research ethics committees - animal ethics committees (AECs) for animal-based research and institutional research boards (IRBs) for human subjects - have a key role in research governance, but there has been little study of the factors influencing their effectiveness. The objectives of this study were to examine how the effectiveness of a research ethics committee is influenced by committee composition and dynamics, recruitment of members, workload, participation level and member turnover. As a model, 28 members of AECs at four universities in western Canada were interviewed. Committees were selected to represent variation in the number and type of protocols reviewed, and participants were selected to include different types of committee members. We found that a bias towards institutional or scientific interests may result from (1) a preponderance of institutional and scientist members, (2) an intimidating atmosphere for community members and other minority members, (3) recruitment of community members who are affiliated with the institution and (4) members joining for reasons other than to fulfil the committee mandate. Thoroughness of protocol review may be influenced by heavy workloads, type of review process and lack of full committee participation. These results, together with results from the literature on research ethics committees, suggested potential ways to improve the effectiveness of research ethics committees.
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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 | 0,594 | 0,840 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,103 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle