Honest yet unacceptable research practices: when research becomes a health risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Examples of poor research practices have received much attention in academic and public arenas. Such practices persist and threaten the health of the public and the reputation and impact of research and researchers. OBJECTIVE: In this article, we argue that research-though intended to improve health-can lead to patient harm through the proliferation of honest (though occasionally dishonest) yet unacceptable research practices. SUMMARY OF KEY ARGUMENTS: We argue that deliberate dishonest research practices-termed questionable research practices-are widely prevalent and insidious and influenced by both individual and cultural factors. Drawing on credible conceptualisations of poor research practices, we define honest yet unacceptable research practices to be different from questionable research practices involving dishonesty, but just as serious due to their wide prevalence and damaging impacts. Finally, we present recommendations for people and organisations to better protect patients' interests from honest yet unacceptable research practices. CONCLUSION: Our recommendations can serve as the basis for preventing honest yet unacceptable poor research practices to safeguard public trust in health professions, researchers and practices.
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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 | 0,167 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».