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Enregistrement W4403865951 · doi:10.1007/s11948-024-00516-x

Authorship and Citizen Science: Seven Heuristic Rules

2024· article· en· W4403865951 sur OpenAlexaboutno aff
Per Sandin, Patrik Baard, William Bülow, Gert Helgesson

Notice bibliographique

RevueScience and Engineering Ethics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSveriges LantbruksuniversitetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésTransparency (behavior)Philosophy of scienceSubject (documents)HeuristicResearch integrityPolitical scienceCitizen scienceTerm (time)Scientific misconductPublic relationsMedical researchEngineering ethicsSociologyEpistemologyLawComputer scienceLibrary scienceMedicineAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citizen science (CS) is an umbrella term for research with a significant amount of contributions from volunteers. Those volunteers can occupy a hybrid role, being both 'researcher' and 'subject' at the same time. This has repercussions for questions about responsibility and credit, e.g. pertaining to the issue of authorship. In this paper, we first review some existing guidelines for authorship and their applicability to CS. Second, we assess the claim that the guidelines from the International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE), known as 'the Vancouver guidelines', may lead to exclusion of deserving citizen scientists as authors. We maintain that the idea of including citizen scientists as authors is supported by at least two arguments: transparency and fairness. Third, we argue that it might be plausible to include groups as authors in CS. Fourth and finally, we offer a heuristic list of seven recommendations to be considered when deciding about whom to include as an author of a CS publication.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Évaluation · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarechercheIntégrité de la rechercheScience ouverte
Domaine: Incitatifs · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,266
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,266
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0110,047
Communication savante0,0220,025
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0190,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,251 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheIntégrité de la rechercheScience ouverte

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation · Incitatifs
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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