Development of START-EDI guidelines for reporting equality, diversity and inclusion in research: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Acknowledging equality, diversity and inclusion (EDI) in research is not only a moral imperative but also an important step in avoiding bias and ensuring generalisability of results. This protocol describes the development of STAndards for ReporTing EDI (START-EDI) in research, which will provide a set of minimum standards to help researchers improve their consistency, completeness and transparency in EDI reporting. We anticipate that these guidelines will benefit authors, reviewers, editors, funding organisations, healthcare providers, patients and the public. METHODS AND ANALYSIS: To create START-EDI reporting guidelines, the following five stages are proposed: (i) establish a diverse, multidisciplinary Steering Committee that will lead and coordinate guideline development; (ii) a systematic review to identify the essential principles and methodological approaches for EDI to generate preliminary checklist items; (iii) conduct an international Delphi process to reach a consensus on the checklist items; (iv) finalise the reporting guidelines and create a separate explanation and elaboration document; and (v) broad dissemination and implementation of START-EDI guidelines. We will work with patient and public involvement representatives and under-served groups in research throughout the project stages. ETHICS AND DISSEMINATION: The study has received ethical approval from the Imperial College London Research Ethics Committee (study ID: 7592283). The reporting guidelines will be published in open access peer-reviewed publications and presented in international conferences, and disseminated through community networks and forums. TRIAL REGISTRATION NUMBER: The project is pre-registered within the Open Science Framework (https://osf.io/8udbq/) and the Enhancing the Quality and Transparency of Health Research Network.
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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 | 0,431 | 0,549 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,040 |
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 ».