Conflicts of interest policies for authors, peer reviewers, and editors of bioethics journals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In biomedical research, there have been numerous scandals highlighting conflicts of interest (COIs) leading to significant bias in judgment and questionable practices. Academic institutions, journals, and funding agencies have developed and enforced policies to mitigate issues related to COI, especially surrounding financial interests. After a case of editorial COI in a prominent bioethics journal, there is concern that the same level of oversight regarding COIs in the biomedical sciences may not apply to the field of bioethics. In this study, we examined the availability and comprehensiveness of COI policies for authors, peer reviewers, and editors of bioethics journals. METHODS: After developing a codebook, we analyzed the content of online COI policies of 63 bioethics journals, along with policy information provided by journal editors that was not publicly available. RESULTS: Just over half of the bioethics journals had COI policies for authors (57%), and only 25% for peer reviewers and 19% for editors. There was significant variation among policies regarding definitions, the types of COIs described, the management mechanisms, and the consequences for noncompliance. Definitions and descriptions centered on financial COIs, followed by personal and professional relationships. Almost all COI policies required disclosure of interests for authors as the primary management mechanism. Very few journals outlined consequences for noncompliance with COI policies or provided additional resources. CONCLUSION: Compared to other studies of biomedical journals, a much lower percentage of bioethics journals have COI policies and these vary substantially in content. The bioethics publishing community needs to develop robust policies for authors, peer reviewers, and editors and these should be made publicly available to enhance academic and public trust in bioethics scholarship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».