Current landscape of research ethics consultation services: National survey results
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The goal of a research ethics consultation service (RECS) is to assist relevant parties in navigating the ethical issues they encounter in conduct of research. The goal of this survey was to describe the current landscape of research ethics consultation and document if and how it has changed over the last decade. Methods: The survey instrument was based on the survey previously circulated. We included a number of survey domains from the previous survey with the goal of direct comparison of outcomes. The survey was sent to 57 RECS in the USA and Canada. Results: Forty-nine surveys were completed for an overall response rate of 86%. With the passing of 10 years, the volume of consults received by RECS surveyed has increased. The number of consults received by a subset of RECS remains low. RECS continues to receive requests for consults from a wide range of stakeholders. About a quarter of RECS surveyed actively evaluate their services, primarily through satisfaction surveys routinely shared with requestors. The number of RECS evaluating their services has increased. We identified a group of eight key competencies respondents find as key to providing RECS. Conclusions: The findings from our survey demonstrate that there have been growth and development of RECS since 2010. Further developing evaluation and competency guidelines will help existing RECS continue to grow and facilitate newly established RECS maturation. Both will allow RECS personnel to better serve their institutions and add value to the research conducted.
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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 | 0,016 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».