Ethical issues concerning a pay-to-participate stem cell study
Notice bibliographique
Résumé
In our critique of a pay-to-participate study, we address how the failure to disclose study-related payments appears to have violated STEM CELLS Translational Medicine's editorial policies concerning conflict-of-interest and financial disclosure. Our analysis also identifies broader ethical issues and scientific concerns related to pay-to-participate studies conducted by businesses with a record of selling purported stem cell treatments before determining whether the products they sell are safe and efficacious. Authors of peer-reviewed articles have a responsibility to comply with journal policies and disclose financial conflicts of interest to editors, reviewers, and readers. Authors should also disclose when stem cell interventions being tested in clinical trials have already been sold on a direct-to-consumer basis as "stem cell treatments" by authors' affiliate institutions. Financial conflicts of interest and other forms of possible bias must be disclosed to put clinical studies in context and facilitate the critical assessment of research methods, findings, and conclusions. The apparent failure to comply with journal editorial policies and disclose such financial conflicts warrants careful investigation.
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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 | 0,574 | 0,650 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».