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Enregistrement W4389899930 · doi:10.1111/bioe.13246

Developing a living lab in ethics: Initial issues and observations

2023· article· en· W4389899930 sur OpenAlexaff
Éric Racine, Bénédicte D’Anjou, Clara Dallaire, Vincent Dumez, Caroline Favron‐Godbout, Anne Hudon, Marjorie Montreuil, Catherine Olivier, Ariane Quintal, Vanessa Chenel

Notice bibliographique

RevueBioethics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de l'Est-de-l'Île-de-MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de SherbrookeInstitut universitaire en santé mentale de MontréalMontreal Clinical Research InstituteInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiving labEngineering ethicsCitizen journalismSociologyProcess (computing)Participatory action researchEthics of technologyEthical issuesReflection (computer programming)Research ethicsInformation ethicsComputer scienceMeta-ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living labs are interdisciplinary and participatory initiatives aimed at bringing research closer to practice by involving stakeholders in all stages of research. Living labs align with the principles of participatory research methods as well as recent insights about how participatory ways of generating knowledge help to change practices in concrete settings with respect to specific problems. The participatory, open, and discussion-oriented nature of living labs could be ideally suited to accompany ethical reflection and changes ensuing from reflection. To our knowledge, living labs have not been explicitly trialed and reported in ethics literature. In this discussion paper, we report and discuss four initial issues that marked the process of setting up a living lab in ethics: (1) determining the goals and expected outcomes of an ethics living lab; (2) establishing operational procedures; (3) selecting communities and defining pilot projects; and (4) adopting a lens to tackle emerging questions and challenges. We explain these four issues and present the paths taken based on the novel and specific orientation, that is, living ethics, at the basis of this project. In alignment with living ethics and É-LABO, we approach challenges as learning opportunities to ask not only "how" questions but also "why" questions. We hope that this discussion paper informed by our experience helps to clarify the theoretical, methodological, and practical approaches necessary to successfully adopt and employ living labs in ethics.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,018
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,079 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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