MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2583047471 · doi:10.1080/08989621.2017.1287567

Best Practice to Order Authors in Multi/Interdisciplinary Health Sciences Research Publications

2017· article· en· W2583047471 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAccountability in Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité de Montréal
Mots-clésOrder (exchange)Engineering ethicsDeclarationBest practiceAccountabilityAttributionConfusionComputer sciencePolitical sciencePsychologyPublic relationsManagement scienceSociologyBusinessSocial psychologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Misunderstanding and disputes about authorship are commonplace among members of multi/interdisciplinary health research teams. If left unmanaged and unresolved, these conflicts can undermine knowledge sharing and collaboration, obscure accountability for research, and contribute to the incorrect attribution of credit. To mitigate these issues, certain researchers suggest quantitative authorship distributions schemes (e.g., point systems), while others wish to replace or minimize the importance of authorship by using "contributorship"-a system based on authors' self-reporting contributions. While both methods have advantages, we argue that authorship and contributorship will most likely continue to coexist for multiple ethical and practical reasons. In this article, we develop a five-step "best practice" that incorporates the distribution of both contributorship and authorship for multi/interdisciplinary research. This procedure involves continuous dialogue and the use of a detailed contributorship taxonomy ending with a declaration explaining contributorship, which is used to justify authorship order. Institutions can introduce this approach in responsible conduct of research training as it promotes greater fairness, trust, and collegiality among team members and ultimately reduces confusion and facilitates resolution of time-consuming disagreements.

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: Évaluation · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptIntégrité de la rechercheCommunication savante
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
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)0,241
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,477
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2410,477
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,922
Tête enseignante GPT0,804
Écart entre enseignants0,118 · 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