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Enregistrement W2514501496 · doi:10.1093/phe/phw035

Power of Attorney for Research: The Need for a Clear Legal Mechanism

2016· article· en· W2514501496 sur OpenAlexafffundabout
Ann Heesters, Daniel Z. Buchman, Kyle W. Anstey, Jennifer Bell, B Russell, Linda Wright

Notice bibliographique

RevuePublic Health Ethics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPower of attorneyPower (physics)Context (archaeology)Health careResearch ethicsPublic relationsPopulationSociologyLawPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent article in this journal described practical and conceptual difficulties faced by public health researchers studying scabies outbreaks in British residential care facilities (Head et al., 2015). Their study population was elderly, decisionally incapacitated residents, many of whom lacked a legally appropriate decision-maker for healthcare decisions. The researchers reported difficulties securing Research Ethics Committee approval. As practicing healthcare ethicists working in a large Canadian research hospital, we are familiar with this challenge and welcomed the authors’ invitation to join the discussion of the ‘outstanding ambiguities and further questions’ (Head et al., 2015: 5) that their experience uncovered. We propose a Power of Attorney for Research as one substantive solution to help address the problems they identified. Although we acknowledge the familiar shortcomings associated with Advance Directives in the clinical context, we believe that Powers of Attorney for Research Participation, accompanied by Advance Research Directives, may increase the likelihood of gaining deeper understandings of potential participant’s values and priorities and how they might apply to foreseeable research opportunities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,479
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,479
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,047
Communication savante0,0330,042
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0430,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,917
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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