'We're not making it as easy as we might': issues and opportunities Open Science mandates present to Canadian ethics officers and librarians supporting human ethics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Open Science (OS) offers a grand challenge by demanding both cultural and structural change across the ecosystem to realize global benefit and research accountability. The regulatory function of ethics review for human participatory research (HPR) ensures protection of the participant throughout the entire research project. With OS mandates, the review process and its stakeholders are located at the centre of this challenge: upholding the values of OS while also defending participant autonomy and privacy, community stewardship and situational policy obligations, as well as evaluating and managing other risks. Data management plans (DMPs) reflect all these aspects in a project. Purpose: To explore the experiences of supporting research data management (RDM) and/or DMPs as part of ethics review process by ethics officers, chairs and librarians and/or staff. Methodology: Eight semi-structured, individual interviews were conducted and audio recorded by the author. Transcripts were analyzed using a critical realist approach to identify patterns of support considerations. Analysis/Findings: An inter-related grouping of themes arose from participant reflections in their organizations: time, capacity, personal v. system-constructed relationships. Time, and its consumption, was the determining factor in both providing access to support and demonstrating its value. Definitions of capacity extend beyond infrastructure limitations and availability to require a collective knowledge and awareness across all organizational levels. Relationships are the ‘engine’ of capacity, and in the absence of system-identified networks, the efficacy of support is dependent on the provider’s agency, leadership mobilization, and ‘known quantity’ within the organization. These themes, informed by the participant’s function and positionality within their organization, together contributed to an overall thematic perception of paralysis v. engagement with respect to data management plan adoption and utility, and an ‘us against the system’ dynamic. Data management topics of data sharing, deposit and sovereignty were issues of specific concern. Conclusions: To better meet the complex, interdisciplinary challenges of OS-related data management-ethics concerns, a movement from solo or isolated units of support, defined by process or discipline, to new matrixed system structures which facilitate role awareness, knowledge exchange, and common language should be encouraged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».