Fostering research integrity in sub-Saharan Africa: challenges, opportunities, and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Integrity and adherence to appropriate ethical standards are important elements of research. These standards are key to protecting research participants´ rights as well as ensuring the reliability and quality of research outputs. Although empirical evidence is scanty, several authors have alluded to the fact that violation of research integrity standards could be common in low- and middle-income countries including sub-Saharan Africa (SSA). Understanding the issues, challenges, and opportunities of research integrity and ethics in SSA is key to promoting the responsible conduct of research and the protection of research participants. This paper presents the authors´ critical views and recommendations on the current state of research integrity in SSA. We argue that understanding the current research integrity architecture in SSA has the potential to identify opportunities to promote responsible conduct of research in SSA. Such opportunities include, but are not limited to transparency, accountability, and reproducibility of research, which collectively lead to enhanced public trust in the research enterprise. We highlight the need to embrace equity, fairness, diversity, and inclusivity in the research cycle from conception (priority setting), funding, implementation, dissemination of findings, and scale up. We move on to provide a rationale for understanding the differences and similarities between research ethics and research integrity. Governments, research, and academic institutions must develop multifaceted approaches to promote compliance with principles of research integrity by developing and implementing clear research integrity policies and guidelines that foster responsible conduct of research and prioritize capacity building and empowerment of early career researchers, students, and other targeted key stakeholders.
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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 | 0,147 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,027 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».