Research Assessments Should Recognize Responsible Research Practices. Narrative Review of a Lively Debate and Promising Developments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research assessments have been under growing scrutiny in the past few years. The way in which researchers are assessed has a tangible impact on decisions and practices in research. Yet, there is an emerging understanding that research assessments as they currently stand might hamper the quality and the integrity of research. In this chapter, we provide a narrative review of the shortcomings of current research assessments and showcase innovative actions that aim to address these. To discuss these shortcomings and actions, we target five different dimensions of research assessment. First, we discuss the content of research assessment, thereby introducing the common indicators used to assess researchers and the way these indicators are being used. Second, we address the procedure of research assessments, describing the resources needed for assessing researchers in an ever-growing research system. Third, we describe the crucial role of assessors in improving research assessments. Fourth, we present the broader environments in which researchers work, explaining that omnipresent competition and employment insecurity also need to be toned down substantially to foster high quality and high integrity research. Finally, we describe the challenge of coordinating individual actions to ensure that the problems of research assessments are addressed tangibly and sustainably.
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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 | 0,158 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».