Notice bibliographique
Résumé
When may a physician legitimately offer enrollment in a randomized clinical trial (RCT) to her patient? Two answers to this question have had a profound impact on the research ethics literature. Equipoise, as originated by Charles Fried, which we term Fried's equipoise (FE), stipulates that a physician may offer trial enrollment to her patient only when the physician is genuinely uncertain as to the preferred treatment. Clinical equipoise (CE), originated by Benjamin Freedman, requires that there exist a state of honest, professional disagreement in the community of expert practitioners as to the preferred treatment. FE and CE are widely understood as competing concepts. We argue that FE and CE offer separable and, in themselves, incomplete justifications for the conduct of clinical trials. FE articulates conditions under which the fiduciary duties of physician to patient may be upheld in the conduct of research. CE sets out a standard for the social approval of research by institutional review boards. Viewed this way, FE and CE are not necessarily competing notions, but rather address complementary moral concerns.
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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 | 0,187 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,104 |
| Communication savante | 0,016 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».