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Enregistrement W4396523826 · doi:10.61838/kman.intjssh.7.2.4

The Ethical Compass: Establishing ethical guidelines for research practices in sports medicine and exercise science

2024· article· en· W4396523826 sur OpenAlexaff
Noomen Guelmami, Lamia Ben Ezzeddine, Ghouili Hatem, Omar Trabelsi, Helmi Ben Saad, Jordan M. Glenn, Abdelfatteh El Omri, Nasr Chalghaf, Morteza Taheri, Anissa Bouassida, Mohamed Ben Aissa, Khaled Trabelsi, Achraf Ammar, Mohamed Mansour Bouzouraa, Mouna Saidane, Özgür Eken, Cain C. T. Clark, Kamdin Parsakia, Wissem Dhahbi, Lolwa Barakat, Luis Felipe Reynoso-Sánchez, Hesham R. El‐Seedi, Laisa Liane Paineiras-Domingos, Mohamed Romdhani, Ramzi Al-Horani, Jad Adrian Washif, Sheikh Shoib, Osamah Mohammed Alyasiri, Leonardo José Mataruna-Dos-Santos, Najim Z. Alshahrani, Rodrigo Luiz Vancini, Halil İ̇brahim Ceylan, Haijiang Dai, Nicola Luigi Bragazzi, Sarya Swed, Beat Knechtle, Piotr Żmijewski, Hamdi Chtourou, Karim Chamari, Ismail Dergaa

Notice bibliographique

RevueInternational journal of Sport Studies for Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassSports scienceSports medicineEngineering ethicsEthical issuesMedical educationPsychologyMedicinePhysical therapyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Research in sports medicine and exercise science has experienced significant growth over recent years. With this expansion, there has been a concomitant rise in ethical challenges specific to these disciplines. While various ethical guidelines exist for numerous scientific fields, a comprehensive set tailored specifically for sports medicine and exercise science is lacking. Aiming to bridge this gap, this paper proposes a comprehensive, updated set of ethical guidelines specifically targeted at researchers in sports medicine and exercise science, providing them with a thorough framework to ensure research integrity. Methods: A collaborative approach was adopted, involving contributions from a diverse group of international experts in the field. A thorough review of existing ethical guidelines was conducted, followed by the identification and detailed examination of 15 specific ethical topics relevant to the discipline. Each topic was discussed in terms of its definition, consequences, and preventive measures. Results: The research in sports medicine and exercise science has grown significantly, bringing to the fore ethical challenges unique to these disciplines. Our comprehensive review identifies 15 key ethical challenges: plagiarism, data falsification, role of artificial intelligence chatbots in academic writing, overstating results, excessive/strategic self-citation, duplicate publications, non-disclosure of conflicts of interest, image manipulation, misuse of peer review, ghost and gift authorship, inadequate data retention, data fabrication, falsification of IRB approvals, lack of informed consent, and unethical human or animal experimentation. For each identified challenge, we propose practical solutions and best practices, enriched by the diverse perspectives of our collaborative international expert panel. This endeavor aims to offer a foundational set of ethical guidelines tailored to the nuanced needs of sports medicine and exercise science, ensuring research integrity and promoting ethical responsibility across these vital fields. Conclusion: This article represents a seminal contribution to the establishment of essential ethical guidelines specifically designed for the fields of sports medicine and exercise science. This article charts a clear course for researchers, clinicians, and policymakers by integrating these ethical principles at the heart of our scholarly and clinical activities. Consequently, it envisions a future where the principles of research integrity and ethical responsibility consistently inform every scientific discovery and every clinical engagement.

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)0,478
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,539
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4780,539
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0090,035
Communication savante0,0210,015
Science ouverte0,0090,017
Intégrité de la recherche0,0260,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,379
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,253 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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