Moral injury and the need to carry out ethically responsible research
Notice bibliographique
Résumé
The need for research to advance scientific understanding must be balanced with ensuring the rights and wellbeing of participants are safeguarded, with some research topics posing more ethical quandaries for researchers than others. Moral injury is one such topic. Exposure to potentially morally injurious experiences can lead to significant distress, including post-traumatic stress disorder (PTSD), depression, and selfinjury. In this article, we discuss how the rapid expansion of research in the field of moral injury could threaten the wellbeing, dignity and integrity of participants. We also examine key guidance for carrying out ethically responsible research with participants’ rights to self-determination, confidentiality, non-maleficence and beneficence discussed in relation to the study of moral injury. We describe how investigations of moral injury are likely to pose several challenges for researchers including managing disclosures of potentially illegal acts, the risk of harm that repeated questioning about guilt and shame may pose to participant wellbeing in longitudinal studies, as well as the possible negative impact of exposure to vicarious trauma on researchers themselves. Finally, we offer several practical recommendations that researchers, research ethics committees and other regulatory bodies can take to protect participant rights, maximise the potential benefits of research outputs and ensure the field continues to expand in an ethically responsible way.
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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 | 0,374 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,163 |
| Communication savante | 0,027 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».