COVID-19 and the Generation of Novel Scientific Knowledge in a Dangerous Time.
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, Aims and Objectives: One of the sectors challenged by the COVID-19 pandemic is medical research. COVID-19 originates from a novel coronavirus (SARS-CoV-2) and the scientific community is faced with the daunting task of creating a novel model for this pandemic or, in other words, creating novel science. This paper aims to explore the intricate relationship between the different challenges that have hindered biomedical research and the generation of scientific knowledge during the COVID-19 pandemic. Methods: During the early stages of the pandemic, research conducted on hydroxychloroquine (HCQ) was chaotic and sparked several heated debates with respect to the scientific methods used and the quality of knowledge generated. Research on HCQ is used as a case study in this paper. The authors explored biomedical databases, peer-reviewed journals, pre-print servers and media articles to identify relevant literature on HCQ and COVID-19, and examined philosophical perspectives on medical research in the context of this pandemic and previous global health challenges. Results: This paper demonstrates that a lack of prioritization among research questions and therapeutics was responsible for the duplication of clinical trials and the dispersion of precious resources. Study designs, aimed at minimizing biases and increasing objectivity, were, instead, the subject of fruitless oppositions. These two issues combined resulted in the generation of fleeting and inconsistent evidence that complicated the development of public health guidelines. The reporting of scientific findings highlighted the difficulty of finding a balance between accuracy and speed. Conclusions: The COVID-19 pandemic presented challenges in terms of (1) finding and prioritizing relevant research questions, (2) choosing study designs that are appropriate for a time of emergency, (3) evaluating evidence for the purpose of making evidence-based decisions and (4) sharing scientific findings with the rest of the scientific community. This paper demonstrates that these challenges have often compounded each other.
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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 | 0,210 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,042 |
| Communication savante | 0,035 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».