Bibliographic record
Abstract
Tout chercheur faisant appel à des sujets humains dans son travail de recherche doit soumettre son projet à l’évaluation d’un comité d’éthique de la recherche. Des chercheurs, particulièrement en sciences sociales et humaines, voient là une intrusion non-nécessaire d’étrangers à la science. Cette prémisse explique l’orientation retenue par l’auteur : faire voir que l’éthique de la recherche s’inscrit dans une histoire, que celle-ci constitue une critique de la recherche contemporaine et appelle un contrôle social des chercheurs. L’article explique ce qu’est l’éthique de la recherche, les problèmes qu’elle cherche à résoudre et les modes de fonctionnement qui ont été mis en place. Dans un premier temps, l’auteur explique pourquoi l’éthique de la recherche qui se développe depuis le milieu des années 1960 a pris la forme qui est maintenant la sienne. Dans un deuxième temps, seront présentés les choix moraux qui fondent cette forme d’éthique. De là, il sera possible de mieux cerner les forces et les faiblesses de ce que l’on appelle maintenant l’éthique de la 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 | 0.073 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.075 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.024 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.008 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".