MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4404630651 · doi:10.1016/j.jclinepi.2024.111616

Research culture influences in health and biomedical research: rapid scoping review and content analysis

2024· article· en· W4404630651 sur OpenAlexaff
Lesley Uttley, Louise Falzon, Jennifer A. Byrne, Andrea C. Tricco, Marcus R. Munafò, David Moher, Thomas Stoeger, Limbanazo Matandika, Cyril Labbé, Florian Naudet

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalQueen's UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAnschutz Medical Campus, University of ColoradoAgence Nationale de la RechercheUK Research and Innovation
Mots-clésContent analysisMedicinePsychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research culture is strongly influenced by academic incentives and pressures such as the imperative to publish in academic journals, and can influence the nature and quality of the evidence we produce. OBJECTIVE: The purpose of this rapid scoping review is to capture the breadth of differential pressures and contributors to current research culture, drawing together content from empirical research specific to the health and biomedical sciences. STUDY DESIGN AND SETTING: PubMed and Web of Science were searched for empirical studies of influences and impacts on health and biomedical research culture, published between January 2012 and April 2024. Data charting extracted the key findings and relationships in research culture from included papers such as workforce composition; equitable access to research; academic journal trends, incentives, and reproducibility; erroneous research; questionable research practices; biases vested interests; and misconduct. A diverse author network was consulted to ensure content validity of the proposed framework of i) inclusivity, ii) transparency, iii) rigor, and iv) objectivity. RESULTS: A growing field of studies examining research culture exists ranging from the inclusivity of the scientific workforce, the transparency of the data generated, the rigor of the methods used and the objectivity of the researchers involved. Figurative diagrams are presented to storyboard the links between research culture content and findings. CONCLUSION: The wide range of research culture influences in the recent literature indicates the need for coordinated and sustained research culture conversations. Core principles in effective research environments should include inclusive collaboration and diverse research workforces, rigorous methodological approaches, transparency, data sharing, and reflection on scientific objectivity.

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)0,445
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,669
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4450,669
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0750,058
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0220,024
Science ouverte0,0060,018
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,988
Tête enseignante GPT0,810
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeRevue systématique
DomaineIncitatifs
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Epidemiology→Même sujetMeta-analysis and systematic reviews→Travaux en français237 207→