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Enregistrement W4408452859 · doi:10.1177/15562646251321132

Improving Comprehension of Consent Forms in Online Research: An Empirical Test of Four Interventions

2025· article· en· W4408452859 sur OpenAlexaff
Naomi K. Grant, Leah K. Hamilton, Jenalyn M. Ormita

Notice bibliographique

RevueJournal of Empirical Research on Human Research Ethics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComprehensionInformed consentPsychological interventionTest (biology)PsychologyEmpirical researchMedical educationComputer scienceMedicineAlternative medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informed consent is a guiding ethical principle when conducting research involving human participants. Yet, consent forms are often skimmed or ignored, jeopardizing informed consent. In two experiments, we test four interventions designed to encourage participants to read online consent forms more carefully. Experiment 1 employed a 2 (length: short or long) by 2 (timing: fixed or free) by 2 (quiz: present or absent) between-participants design. We measured instruction-following and comprehension of the consent form. Results showed that fixed timing and a quiz led to greater instruction-following, but consent form length had no effect. Experiment 2 employed a 2 (length: short or long) by 3 (delivery format: live, audiovisual, standard written) between-participants design. Once again, length had no effect, but both live and audiovisual formats increased instruction-following and comprehension. We recommend that researchers consider using fixed timing, adding a quiz, and/or using alternative delivery formats to help participants make an informed decision.

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
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,585
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,585
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,065
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,968
Tête enseignante GPT0,800
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Métarecherche

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

Devis d'étudeEssai randomisé · Autre devis
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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