MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283316477 · doi:10.51474/jer.v12i1.592

Building Capacity for Research Ethics: Policy Insights For Nepal

2022· article· en· W4283316477 sur OpenAlexaff
Shristi Rijal, Bibek Dahal

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch ethicsCapacity buildingPolitical scienceEngineering ethicsMisconductAction researchPublic relationsSociologyLawEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge and skills in research ethics are essential for conducting ethically responsible research. Despite some local policies, strategic guidelines, and manuals on the antithesis of research misconduct, researchers’ adherence to research ethics, especially ethically responsible conduct of research, is still critical in developing countries like Nepal. This study explores the policy provisions to develop researchers’ capacity on research ethics in Nepal. With the aim, we identified ten key documents related to research ethics from the University Grants Commission (UGC), Nepal Health Research Council (NHRC), and Ministry of Education, Science and Technology (MoEST). We analysed the provisions using the adapted version of Cooke’s framework for research capacity development. The result shows that although there are provisions for capacity development for scientific research, none provisioned that the higher education research institutions need to take action for developing early career researchers’ capacity on research ethics. Further, this review depicts several structural, institutional, and procedural limitations that make the condition difficult to adopt and implement those policies, strategic guidelines, and manuals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0180,020
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and ResearchMême sujetViral Infections and Outbreaks ResearchTravaux en français237 207