The author who wasn’t there? Fairness and attribution in publications following access to population biobanks
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a document analysis that explored publication ethics and authorship in the context of population biobanks from both a theoretical (e.g. normative documents) and practical (e.g. biobank-specific documentation) perspective. The aim was to provide an overview of the state of authorship attribution in population biobanks and attempt to fill the gap in discussions around the issue. Our findings demonstrate that the most common approach adopted in both the normative and biobank-specific documentation is acknowledgment. A co-authorship approach was second and highlighted concerns surrounding the fairness of imposing authorship of the scientific leadership as a condition to access data and biosamples, as well as the alignment with the International Committee of Medical Journal Editors' criteria such as what is deemed a significant contribution and how to ensure accountability. Based on these findings, we propose a three-prong approach, that may be cumulative, to address the issue of authorship attribution in the context of population biobanks, namely 1) the biobank should be appropriately acknowledged; 2) an invitation for co-authorship should be made based on the spirit of collaboration and provided a substantial contribution has been made; and 3) a citation/referencing option should be available.
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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 | 0,418 | 0,680 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».