Research Ethics as Social Policy. Some Lessons from Experiences in Canada and in the United States
Notice bibliographique
Résumé
For more than tlrree decades, Canada and the United States have used similar mechanisms for ensuring the protection of human subjects involved in biomedical and behavioural research: written guidelines that specify the substantive and procedural requirements of investigators and institutions; individual informed consent, and prior review and approval by interdisciplinary committees. Given the proximity of the countries to one another and the massive amount of trade and commerce that transpires between them, it is not surprising that these countries share a number of values in research. During the past fifteen years, however, both countries have experienced new challenges to their systems. Sorne of the challenges relate to new trends in research, such as genetics studies and massively increased private sector funding for pharmacological research. Other challenges relate to emerging trends in oversight policies and procedures, such as accreditation of ethics committees. Research reflects a country's particular social policies. The responses to emerging trends illustrate how such policies are evolving in sometimes quite different ways in both countries. This reflects the related but distinct political cultures and structures in the two countries. This paper will explore these trends and emerging responses, drawing lessons from each.
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 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 | 0,027 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,084 |
| Communication savante | 0,029 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».