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Enregistrement W3133495944 · doi:10.1080/21645515.2021.1879580

Is ‘conflict of interest’ a Misnomer? Managing interests in immunization research and evaluation

2021· article· en· W3133495944 sur OpenAlexaff
Elisabeth McClymont, Jason Brophy, Vinita Dubey, Jeff Kwong, Samantha B. Meyer, Natasha S. Crowcroft, Scott A. Halperin, Shannon E. MacDonald, K. E. Simmons, Karina A. Top, Brian J. Ward, Manish Sadarangani

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioBC Children's HospitalDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of OttawaToronto Public HealthUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisnomerTransparency (behavior)Conflict of interestPublic interestPublic relationsPolitical scienceBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential conflicts of interest in vaccine research can lead to negative consequences that undermine public trust and thereby put communities at risk. However, collaborations that may give rise to potential conflicts between interests can also greatly facilitate appropriate, scientifically robust, and timely vaccine development, implementation, and evaluation. At present, policies regarding the management of potential conflicts between interests are not ideal. To optimally manage interests in vaccine research, we recommend acknowledging all forms of interests and treating them all as relevant, developing appropriate collaborations, referring to all "conflicts of interest" simply as "interests" or "declarations," and promoting transparency through developing consistent reporting mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,125 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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