Ethical Challenges in Promoting the Implementation of Preventive Interventions: Report of the SPR Task Force
Notice bibliographique
Résumé
Prevention science researchers and practitioners are increasingly engaged in a wide range of activities and roles to promote evidence-based prevention practices in the community. Ethical concerns invariably arise in these activities and roles that may not be explicitly addressed by university or professional guidelines for ethical conduct. In 2015, the Society for Prevention Research (SPR) Board of Directors commissioned Irwin Sandler and Tom Dishion to organize a series of roundtables and establish a task force to identify salient ethical issues encountered by prevention scientists and community-based practitioners as they collaborate to implement evidence-based prevention practices. This article documents the process and findings of the SPR Ethics Task Force and aims to inform continued efforts to articulate ethical practice. Specifically, the SPR membership and task force identified prevention activities that commonly stemmed from implementation and scale-up efforts. This article presents examples that illustrate typical ethical dilemmas. We present principles and concepts that can be used to frame the discussion of ethical concerns that may be encountered in implementation and scale-up efforts. We summarize value statements that stemmed from our discussion. We also conclude that the field of prevention science in general would benefit from standards and guidelines to promote ethical behavior and social justice in the process of implementing evidence-based prevention practices in community settings. It is our hope that this article serves as an educational resource for students, investigators, and Human Subjects Review Board members regarding some of the complexity of issues of fairness, equality, diversity, and personal rights for implementation of preventive interventions.
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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 | 0,412 | 0,465 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».