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Enregistrement W2430480502 · doi:10.5539/ijps.v8n3p1

Ethical Guidelines for Conducting Experiments and Writing Scientific Reports in Psychology

2016· article· en· W2430480502 sur OpenAlexvenueno aff
María Antonia Padilla Vargas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDismissalSanctionsMalpracticePsychologyEngineering ethicsWork (physics)HarassmentScientific integrityRescissionPrisonSocial psychologyPublic relationsPolitical scienceLawCriminologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong></strong><p>Recently, many cases of scientific malpractice have been reported, and their severity has resulted in the dismissal of those involved, the rescission of academic degrees, expulsion from academic organizations, and even prison sentences. Because it is essential to provide ethical training to people involved in scientific research, the objective of this paper is to describe the ethical guidelines that everyone who conducts experiments in psychology must observe, especially when human participants are involved. These guidelines are also applicable to authors of scientific papers. Our goal is to contribute to ensuring the ethical performance of scientific work. Also, in an effort to eradicate scientific malpractice, we propose implementing a three-pronged strategy: first, working with academic institutions (universities, research centers, etc.) to provide ongoing training in the ethical aspects of the discipline in question to all personnel involved in scientific work (researchers, technicians, professors, students); second, designing strategies for constant, close supervision to guarantee that all scientific activities adhere to the applicable ethical standards; and, third, defining mechanisms to establish and then apply sanctions in the event of scientific malpractice, including the creation of organs entrusted with organizing and implementing these activities.</p>

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,731
Tête enseignante GPT0,707
Écart entre enseignants0,024 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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