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Enregistrement W2921726801 · doi:10.2196/11745

Structural Transformation to Attain Responsible BIOSciences (STARBIOS2): Protocol for a Horizon 2020 Funded European Multicenter Project to Promote Responsible Research and Innovation

2019· article· en· W2921726801 sur OpenAlexvenueno aff
Vittorio Colizzi, Daniele Mezzana, Pavel V. Ovseiko, Giovanni Caiati, Claudia Colonnello, Andrea Declich, Alastair M. Buchan, Laurel Edmunds, Elena Bužan, Luiz F. Zerbini, Dimitar Djilianov, Evanthia Kalpazidou Schmidt, Krzysztof Piotr Bielawski, Doris Elster, María S. Salvato, Luíz Carlos Júnior Alcântara, Antonella Minutolo, Marina Potestà, Elena Bachiddu, Maria Julia Milano, Lorna Henderson, Vasiliki Kiparoglou, Phoebe Friesen, Mark Sheehan, Daniela Moyankova, Krasimir Rusanov, Martha Wium, Izabela Raszczyk, Igor Konieczny, Jerzy Gwizdała, Karol Śledzik, Tanja Barendziak, Julia Birkholz, Nicklas Müller, Jürgen Warrelmann, Ute Meyer, Juliane Filser, Fernanda Khouri Barreto, Carla Montesano

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovation, Sustainability, Human-Machine Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésProtocol (science)Transformation (genetics)Political scienceBusinessPublic relationsKnowledge managementMedicineComputer scienceBiologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promoting Responsible Research and Innovation (RRI) is a major strategy of the "Science with and for Society" work program of the European Union's Horizon 2020 Framework Programme for Research and Innovation. RRI aims to achieve a better alignment of research and innovation with the values, needs, and expectations of society. The RRI strategy includes the "keys" of public engagement, open access, gender, ethics, and science education. The Structural Transformation to Attain Responsible BIOSciences (STARBIOS2) project promotes RRI in 6 European research institutions and universities from Bulgaria, Germany, Italy, Slovenia, Poland, and the United Kingdom, in partnership with a further 6 institutions from Brazil, Denmark, Italy, South Africa, Sweden, and the United States. OBJECTIVE: The project aims to attain RRI structural change in 6 European institutions by implementing action plans (APs) and developing APs for 3 non-European institutions active in the field of biosciences; use the implementation of APs as a learning process with a view to developing a set of guidelines on the implementation of RRI; and develop a sustainable model for RRI in biosciences. METHODS: The project comprises interrelated research and implementation designed to achieve the aforementioned specific objectives. The project is organized into 6 core work packages and 5 supporting work packages. The core work packages deal with the implementation of institutional APs in 6 European institutions based on the structural change activation model. The supporting work packages include technical assistance, learning process on RRI-oriented structural change, monitoring and assessment, communication and dissemination, and project management. RESULTS: The project is funded by Horizon 2020 and will run for 4 years (May 2016-April 2020). As of June 2018, the initial phase has been completed. The participating institutions have developed and approved APs and commenced their implementation. An observation tool has been launched by the Technical Assistance Team to collect information from the implementation of APs; the Evaluation & Assessment team has started monitoring the advancement of the project. As part of the communication and dissemination strategy, a project website, a Facebook page, and a Twitter account have been launched and are updated periodically. The International Scientific Advisory Committee has been formed to advise on the reporting and dissemination of the project's results. CONCLUSIONS: In the short term, we anticipate that the project will have a considerable impact on the organizational processes and structures, improving the RRI uptake in the participating institutions. In the medium term, we expect to make RRI-oriented organizational change scalable across Europe by developing guidelines on RRI implementation and an RRI model in biosciences. In the long term, we expect that the project would help increase the ability of research institutions to make discoveries and innovations in better alignment with societal needs and values. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11745.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,182
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1820,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0120,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,017

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 Opus0,341
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,270 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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