Ethical Shades of Gray: International Frequency of Scientific Misconduct and Questionable Research Practices in Health Professions Education
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To maintain scientific integrity and engender public confidence, research must be conducted responsibly. Whereas deliberate scientific misconduct such as data fabrication is clearly unethical, other behaviors-often referred to as questionable research practices (QRPs)-exploit the ethical shades of gray that color acceptable practice. This study aimed to measure the frequency of self-reported misconduct and QRPs in a diverse, international sample of health professions education (HPE) researchers. METHOD: In 2017, the authors conducted an anonymous, cross-sectional survey study. The web-based survey contained 43 items that asked respondents to rate how often they had engaged in a variety of irresponsible research behaviors. The items were adapted from previously published surveys. RESULTS: In total, 590 HPE researchers took the survey. The mean age was 46 years (SD = 11.6), and the majority of participants were from the United States (26.4%), Europe (23.2%), and Canada (15.3%). The three most frequently reported irresponsible research behaviors were adding authors who did not qualify for authorship (60.6%), citing articles that were not read (49.5%), and selectively citing papers to please editors or reviewers (49.4%). Additionally, respondents reported misrepresenting a participant's words (6.7%), plagiarizing (5.5%), inappropriately modifying results (5.3%), deleting data without disclosure (3.4%), and fabricating data (2.4%). Overall, 533 (90.3%) respondents reported at least one irresponsible behavior. CONCLUSIONS: Notwithstanding the methodological limitations of survey research, these findings indicate that a substantial proportion of HPE researchers report a range of misconduct and QRPs. Consequently, reforms may be needed to improve the conduct of HPE research.
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle