Notice bibliographique
Résumé
Clinical research is necessary to advance medical knowledge and to test new drugs or devices. It is therefore vital to society, and ethically imperative, that clinical studies be performed if patients are to have access to safe and effective treatments. However, clinical research by its very nature involves risk. Subjects who volunteer in clinical studies may receive no benefit; in fact, they may be seriously harmed or even die as a result of their participation. Indeed, research-related injuries and deaths, though relatively few in number (1), have become the subject of much controversy in recent years (2). Thus, the protection of human research subjects must be given the highest priority by researchers, their institutions, and the government and regulatory bodies charged with overseeing the clinical research process. Central to this process is the institutional review board (IRB) in the United States (U.S.), or research ethics board as it is known in Canada. (For the purpose of this paper, the term "IRB" will be used to refer to both American and Canadian boards.) The IRB has frequently been referred to as the "first line of defense" in research subject protection (3), yet the specific roles and responsibilities of this board and its members are not clear (4). Defining these roles and responsibilities is more important now than ever before, for several reasons.
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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 | 0,143 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,022 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».