Research ethics: Overcoming the exploitative dynamic through ethical research
Notice bibliographique
Résumé
Research ethics is a framework of principles and guidelines designed to ensure that scientific inquiry protects participants’ rights and welfare while upholding integrity. Core principles includes respect for persons, beneficence, and justice which govern all research stages. Respect for persons requires informed consent, confidentiality, and additional safeguards for individuals with diminished autonomy. Beneficence involves maximizing benefits and minimizing harm. Justice demands equitable distribution of both research burdens and benefits. Despite these safeguards, exploitative dynamics persist when power imbalances enable researchers to pursue agendas at the expense of marginalized communities. Such dynamics manifest as tokenistic participation, extractive “helicopter” research, lack of reciprocity, disregard for local context, and unaddressed harms, all of which erode trust and compromise research validity. Mitigating these issues for ensuring ethical research requires proactive strategies at both the investigator and institutional levels. Researchers should co-design studies with community partners, implement participant-centered informed consent, ensure fair recruitment, prioritize participant welfare, establish benefit-sharing agreements, and maintain transparency and accountability. Academic institutions must bolster ethics infrastructures — streamlining review processes, providing ongoing ethics training, facilitating genuine community engagement, and fostering a culture that rewards ethical conduct. By embedding these measures into research design and oversight, the research community can prevent exploitation, honour participants’ dignity, and advance knowledge in an equitable manner. Upholding rigorous ethical standards not only safeguards scientific credibility but also builds public trust and contributes to a more just and inclusive society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,376 | 0,259 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,193 |
| Communication savante | 0,032 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».