L’éthique de la valorisation des bases de données et des banques de matériel créées à des fins de recherche : une étude empirique et normative
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire examine plusieurs questions d'éthique auxquelles font face les chercheurs universitaires en ce qui concerne la valorisation (le partage, la réutilisation et la commercialisation) des bases de données et des banques de matériel. Dans un premier temps, nous présentons les résultats d'une étude qualitative du point de vue de vingt deux chercheurs à l'Université de Montréal, qui révèle les nombreuses limitations à la valorisation, y compris le manque de ressources, le consentement à la recherche, la confidentialité des participants ou patients et la compétition entre chercheurs. Malgré ces limitations, le partage de bases et de banques est la forme de valorisation la plus acceptée par les chercheurs à l’Université de Montréal. De plus, ce partage est préconisé dans la documentation scientifique comme un idéal de la science. Dans un deuxième temps, nous démontrons que si le partage de bases et de banques est primae facie une norme éthique généralement acceptée, les limitations à cette norme devraient être davantage comprises et justifiées. Pour ce faire, nous présentons une analyse des limitations principales du partage des bases et des banques qui révèle que la plupart de ces limitations sont causées par des manquements à l’intégrité de la recherche (manque de collégialité ou de confiance). Dans un troisième temps, nous terminons en proposant des recommandations et des pistes de réflexion afin de susciter un plus grand partage éthique des bases de données et des banques de matériel tout en respectant certaines contraintes justifiables.
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
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 | 0,249 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,084 |
| Communication savante | 0,028 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».