Enjeux éthiques de la recherche sur les forums Internet portant sur l’utilisation des médicaments à des fins non médicales
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation d’internet comme matériau de recherche soulève de nouveaux enjeux sur le plan de l’éthique de la recherche scientifique en sciences humaines et sociales. Dans le domaine de la santé, l’étude des espaces d’échange en ligne pose des enjeux éthiques particuliers qui sont liés au caractère sensible des pratiques et à la nature du matériel. L’objectif de cet article est d’examiner les enjeux éthiques entourant l’étude de 2 forums au sein desquels des jeunes adultes échangent sur l’utilisation de médicaments à des fins de recherche de sensations et d’amélioration des performances cognitives. Nous mettons en évidence et discutons de 6 catégories d’enjeux éthiques qui sont liés : 1) à l’accès aux échanges en ligne, 2) au recrutement de participants à des entrevues de recherche, 3) au recueil du consentement libre et éclairé, 4) aux contacts avec les participants, 5) à la gestion des risques associés à la participation au projet de recherche, et enfin, 6) à la présentation et à la diffusion des résultats de recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.053 | 0.092 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".