Notice bibliographique
Résumé
European researchers and members of ethics committees feel the need to improve Good Scientific Practice, to ensure the protection of human subjects in clinical trials and to evaluate consequences of research. To enhance the current situation, a focus on the process of training and training materials in research ethics is desirable. Since the complicated moral issues of research, often divergent, cannot be addressed solely by an individual judgement based on a mere natural intuition. If the moral consciousness of the researcher is supposed to enable him to perceive and evaluate his actions adequately, special training is required to attain the perceptive sensitivity for possible conflicts and the conceptual clarity for possible solutions. Based on the reflection on the structure and items of research, ethics results of a European study are introduced and elements of a European core curriculum for teaching research ethics are proposed. The paper aims at reviewing and comparing the existing training materials on research ethics in Europe, the USA and Canada. It also proposes different modules of research ethics training for the members and secretariat of Research Ethics Committees. The paper emphasises the urgent need to establish a European curriculum in 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 | 0,184 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,074 |
| Communication savante | 0,023 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».