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Enregistrement W2130064529 · doi:10.1136/medethics-2013-101572

Consensus standards for introductory e-learning courses in human participants research ethics

2013· article· en· W2130064529 sur OpenAlexaff
John R. Williams, Dominique Sprumont, Marie Hirtle, Clement Adebamowo, Paul G. Braunschweiger, Susan Bull, C. Burri, Marek Czarkowski, Chien-Te Fan, Caroline Perrin, Eugenijus Gefenas, Antoine Geissbühler, Ingrid Klingmann, Bocar Kouyaté, Jean-Pierre Kraehenbhul, Mariana Kruger, Keymanthri Moodley, Francine Ntoumi, Thomas Nyirenda, Alexander S. Pym, Henry Silverman, Sara Tenorio

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Ethics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensBiotikaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFogarty International Center
Mots-clésMedical educationResearch ethicsEthical standardsProcess (computing)Engineering ethicsPsychologyComputer scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the results of a workshop held in January 2013 to begin the process of establishing standards for e-learning programmes in the ethics of research involving human participants that could serve as the basis of their evaluation by individuals and groups who want to use, recommend or accredit such programmes. The standards that were drafted at the workshop cover the following topics: designer/provider qualifications, learning goals, learning objectives, content, methods, assessment of participants and assessment of the course. The authors invite comments on the draft standards and eventual endorsement of a final version by all stakeholders.

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 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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,244
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,244
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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