Impact of Open Data Policies on Consent to Participate in Human Subjects Research: Discrepancies between Participant Action and Reported Concerns
Notice bibliographique
Résumé
Research outlets are increasingly adopting open data policies as a requisite for publication, including studies with human subjects data. We investigated whether open data policies influence participants' rate of consent by randomly assigning participants to view consent forms with and without discussion of open data policies. No participants declined to participate, regardless of condition, nor did rates of drop-out vs. completion vary between conditions. Furthermore, no significant change in potential consent rates was reported when participants were openly asked about the influence of open data policies on their likelihood of consent. However, follow-up analyses indicated possible poor attention to consent forms, consistent with previous research. Moreover, thematic analysis of participants' considerations of open data policy indicated multiple considerations such as concerns regarding confidentiality, anonymity, data security, and study sensitivity. The impact of open data policies on participation raises complex issues at the intersection of ethics and scientific innovation. We conclude by encouraging researchers to consider participants as stakeholders in open data policy and by providing recommendations for open data policies in human subjects research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,677 | 0,794 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».