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Enregistrement W2942057335 · doi:10.1101/615112

A qualitative study exploring researchers’ perspectives on authorship decision-making

2019· preprint· en· W2942057335 sur OpenAlexaff
Lauren A. Maggio, Anthony R. Artino, Christopher Watling, Erik W. Driessen, Bridget C. OʼBrien

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniformed Services University of the Health SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésThematic analysisSituational ethicsPsychologyPromotion (chess)Public relationsQualitative researchSociologyMedical educationSocial psychologyPolitical scienceSocial scienceMedicinePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Authorship has major implications for a researcher’s promotion and tenure, future funding, and career opportunities. Due in part to these high-stakes consequences, many journals require authors to meet formal authorship criteria, e.g. the International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) criteria for authorship. Yet on multiple surveys, researchers admit to violating these criteria, suggesting that authorship practices are a complex issue. Using qualitative methods, we aimed to unpack the complexities inherent in researchers’ conceptualizations of questionable authorship practices and to identify factors that make researchers vulnerable to engaging in such practices. Methods and Findings We conducted an interview study with a purposeful sample of 26 North American medical education researchers holding MD (n=17) and PhD (n=9) degrees and representing a range of career stages. We asked participants to respond to two vignettes – one portraying honorary authorship, the other describing an author order scenario – and then to describe related authorship experiences. Through thematic analysis, we found that participants, even when familiar with ICMJE criteria, conceptualized questionable authorship practices in various ways and articulated several ethical gray areas. We identified personal and situational factors, including hierarchy, resource dependence, institutional culture and gender, that contributed to participants’ vulnerability to and involvement in questionable authorship practices. Participants described negative instances of questionable authorship practices as well as situations in which these practices occurred for virtuous purposes. Participants rationalized that engagement in questionable authorship practices, while technically violating authorship criteria, could be reasonable when the practices seemed to benefit science and junior researchers. Participants described negative instances of questionable authorship practices as well as situations in which these practices occurred for virtuous purposes. Participants rationalized that engagement in questionable authorship practices, while technically violating authorship criteria, could be reasonable when the practices seemed to benefit science and junior researchers. Conclusion Authorship guidelines, such as the ICMJE criteria, portray authorship decisions as black and white, effectively sidestepping key dimensions that create ethical shades of gray. Our findings show that researchers generally recognize these shades of gray and in some cases acknowledge breaking or bending the rules themselves. Sometimes, their flexibility in applying rules of authorship is driven by benevolent aims that align with their own values or prevailing norms such as generosity and inclusivity. Other times, their participation in questionable authorship practices is framed not as a choice, but rather as a consequence of their vulnerability to individual or system factors beyond their control. Taken together, the findings reported here provide insights that may help researchers and institutions move beyond recognition of the challenges of authorship and contribute to the development of informed, evidence-based solutions for questionable authorship practices.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0180,028
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,531
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,019 · 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'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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