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Enregistrement W2530827738 · doi:10.11613/bm.2016.035

IMPACT Observatory: tracking the evolution of clinical trial data sharing and research integrity

2016· review· en· W2530827738 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiochemia Medica · 2016
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsEuropean Commission
Mots-clésData sharingClinical trialBusinessProcess (computing)Psychological interventionOpen dataData integrityMedicinePublic relationsPolitical scienceKnowledge managementComputer scienceComputer securityAlternative medicineNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The opening of research data is emerging thanks to the increasing possibilities of digital technology. The opening of clinical trial (CT) data is a part of this process, expected to have positive scientific, ethical, health, and economic impacts thus contributing to research integrity. The January 2016 proposal by the International Council of Medical Journal Editors triggered ample discussion about CT data sharing and reconfirmed the need for an ongoing assessment of its dynamics. The IMProving Access to Clinical Trials data (IMPACT) Observatory aims to play such a role, and assess the data sharing culture, policies, and practices of key players, the impact of their interventions on CTs, and contribute to a transformation of research. The objective of this paper is to present the IMPACT Observatory as well as share some of its preliminary findings. MATERIALS AND METHODS: Methods include a scoping study of research, surveys, interviews, and an environmental scan of research data repositories. RESULTS: Our preliminary findings indicate that although opening of CT data has not yet been achieved, its evolution is encouraging. Initiatives by key players contribute to increasing of CT data sharing, and many barriers are shrinking or disappearing. CONCLUSIONS: The major barrier is the lack of data sharing standards, from preparing data for public sharing to its curatorship, findability and access. However, experiences accumulated by sharing CT data according to "upon request" or "open" mechanisms could inform the development of such standards. The Vivli, CORBEL-ECRIN and Open Trials projects are currently working in this direction.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Reproductibilité · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarechercheScience ouverteIntégrité de la recherche
Domaine: Reproductibilité · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0190,018
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,799
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,169 · 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