Responsible Conduct of Research Susan Porter Jacqui - PowerPoint PPT Presentation

Responsible ¡Conduct ¡of ¡Research ¡ Susan ¡Porter ¡ Jacqui ¡Brinkman ¡ Dean ¡and ¡Vice-­‑Provost, ¡ ¡ Manager, ¡ Graduate ¡Pathways ¡to ¡Success , ¡ ¡ Graduate ¡& ¡Postdoctoral ¡Studies ¡ Graduate ¡& ¡Postdoctoral ¡Studies ¡ (w/ some edits by W. Robinson)

The ¡classic ¡scien5fic ¡approach ¡ Generate hypothesis Peer Every stage subject to Design review / threats/biases: study Publication Bias Low power Poor Quality P-hacking Lack of knowledge Interpret Conflicting interests Collect data Etc. data Analyze data/test hypothesis

“Everything ¡that ¡a ¡scienBst ¡does ¡is ¡a ¡funcBon ¡of ¡ what ¡others ¡have ¡done ¡before ¡him; ¡the ¡past ¡is ¡ embodied ¡in ¡every ¡new ¡concepBon ¡and ¡even ¡in ¡ the ¡possibility ¡of ¡its ¡being ¡conceived ¡at ¡all.” ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Peter ¡Medawar ¡ "father of transplantation”

e.g. • scholarly integrity (85) • research (87) • conflicts of interest (97) Policies ¡ Discipline ¡Norms ¡ Societal ¡norms ¡ Regula5ons ¡ Judgment ¡ Shared ¡values ¡ Sharing ¡of ¡data ¡ ¡ Honesty ¡ FabricaBon ¡ Data ¡interpreta7on ¡ ObjecBvity ¡ FalsificaBon ¡ Authorship ¡ Efficiency ¡ Plagiarism ¡ Conflicts ¡of ¡interest ¡ Accuracy ¡ Misuse ¡of ¡funds ¡ Mentorship ¡ ConscienBousness ¡ Abuse ¡of ¡students ¡ ¡ ¡ ¡

Objec5ves ¡ Students ¡will ¡ • ¡have ¡a ¡beSer ¡understanding ¡of ¡norms ¡and ¡rules ¡for ¡ responsible ¡research ¡conduct ¡ • ¡know ¡where ¡and ¡how ¡to ¡ascertain ¡these ¡ • ¡have ¡improved ¡ability ¡to ¡make ¡judgments ¡on ¡the ¡ethics ¡of ¡ the ¡types ¡of ¡acBons ¡and ¡decisions ¡inherent ¡in ¡research ¡ ¡ ¡conduct ¡research ¡responsibly! ¡

• Intro to the Responsible Conduct of Research • Ethics and the Responsible Researcher • Research Misconduct • Data Acquisition and Management 2 hours • 1.5 hours Publication Practices and Responsible Authorship face to face to • Peer Review: Role and Process in Life Sciences face Research face • Writing with Integrity • Responsible Mentoring • Collaborative Research • Conflicts of Interest in Research • Human Participants Research and Ethics • Animal Care and Use

Role ¡Play! ¡

Third ¡5me ¡“lucky”… ¡ • What are the conflicting interests here? • How does one differentiate between experiments that “don’t work” vs. those that have negative or unanticipated results? • Who are the stakeholders? • What human factors or supervision practices might improve scientific rigour in this lab

Who ¡are ¡we ¡responsible ¡to? ¡ granBng ¡ society ¡ agency ¡ government ¡ supervisor ¡ student ¡ research ¡ insBtuBon ¡ subjects ¡ $$ ¡ collaborators ¡ industry ¡ investors ¡ other ¡researchers ¡

What ¡are ¡we ¡responsible ¡for? ¡ CreaBon ¡of ¡new ¡knowledge ¡that ¡is: ¡ • true ¡(accurate, ¡conclusions ¡are ¡well-­‑jusBfied) ¡ • accessible ¡to ¡other ¡researchers ¡ • able ¡to ¡be ¡independently ¡verified ¡by ¡other ¡researchers ¡ • of ¡benefit ¡to ¡society ¡ Carried ¡out ¡in ¡a ¡manner ¡that: ¡ • makes ¡efficient ¡use ¡of ¡resources ¡ • minimizes ¡impact ¡on ¡people, ¡animals, ¡and ¡the ¡environment ¡ ¡ • involves ¡honest, ¡caring, ¡and ¡fair ¡relaBonships ¡with ¡peers ¡and ¡ mentees ¡

Ethical ¡Dilemma: ¡ Conflict ¡between ¡ compeBng ¡moral ¡imperaBves ¡or ¡values ¡ Need ¡and ¡duty ¡to ¡publish ¡ Duty ¡to ¡facilitate ¡research ¡of ¡ ¡ others ¡ Need ¡to ¡publish ¡in ¡a ¡Bmely ¡ Need ¡to ¡be ¡thorough ¡and ¡ fashion ¡ careful ¡ ¡ ¡ Financial ¡gain ¡ ObjecBvity, ¡honesty ¡ ¡ ¡ RecogniBon, ¡tenure, ¡etc. ¡ Careful/courageous? ¡ research ¡ Decisions can be difficult, and may be related to individual context

A ¡Framework ¡for ¡Ethical ¡Decision-­‑Making ¡ • IdenBfy ¡the ¡problem(s), ¡determine ¡whether ¡it’s ¡an ¡ethical ¡issue. ¡ • IdenBfy ¡the ¡individuals/groups ¡with ¡a ¡stake ¡in ¡the ¡outcome ¡ • What ¡are ¡their ¡legiBmate ¡rights, ¡responsibiliBes ¡and ¡expectaBons? ¡ • Get ¡the ¡facts ¡and ¡assess ¡the ¡situaBon ¡ • IdenBfy ¡opBons ¡for ¡acBng ¡and ¡evaluate ¡them ¡ • What ¡are ¡the ¡consequences ¡for ¡all ¡affected ¡parBes? ¡ • What ¡if ¡everyone ¡in ¡these ¡circumstances ¡did ¡this? ¡ ¡ • What ¡will ¡do ¡the ¡most ¡good ¡with ¡the ¡least ¡harm? ¡ • Make ¡a ¡decision ¡and ¡test ¡it ¡ • Act ¡and ¡reflect ¡on ¡the ¡outcome ¡ (End Part 1)

Responsible ¡Data.… ¡ Obtaining ¡ Recording ¡ Analyzing ¡ ReporBng ¡ Ownership ¡ Sharing ¡

Obtaining ¡Data ¡ “ ¡The ¡first ¡principle ¡is ¡that ¡you ¡ must ¡not ¡fool ¡yourself, ¡and ¡you ¡are ¡ the ¡easiest ¡person ¡to ¡fool… ¡ • ¡experimental ¡design ¡is ¡free ¡from ¡bias ¡ I'm ¡talking ¡about ¡a ¡specific, ¡extra ¡ type ¡of ¡integrity ¡that ¡is ¡[more ¡than ¡ • ¡sample ¡is ¡appropriate ¡ just] ¡not ¡lying, ¡but ¡bending ¡over ¡ backwards ¡to ¡show ¡how ¡you're ¡ • ¡conducted ¡carefully ¡with ¡proper ¡controls ¡ ¡ maybe ¡wrong. ¡This ¡is ¡our ¡ responsibility ¡to ¡scienBsts….” ¡ ¡ • ¡understand ¡the ¡staBsBcs ¡to ¡be ¡used ¡from ¡the ¡start ¡ ¡-­‑ ¡ ¡Richard ¡Feynman, ¡Nobel ¡ Laureate ¡ • ¡get ¡independent ¡advice ¡(mentor ¡as ¡well ¡as ¡others) ¡ ¡ • ¡consider ¡preregistering ¡study ¡ ¡ ¡ www.thefamouspeople.com/profiles/images/richard-feynman-3.jpg

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Recording ¡Data ¡ Data ¡books ¡should ¡inform: ¡ -­‑ WHY, ¡WHEN, ¡& ¡HOW ¡ ¡you ¡did ¡the ¡experiment ¡ -­‑ RESULTS ¡ -­‑ CONCLUSIONS ¡ -­‑ ¡ ¡ ¡IDEAS ¡for ¡next ¡steps ¡ Legacy ¡for ¡the ¡lab. ¡ Others ¡should ¡be ¡able ¡to ¡repeat ¡what ¡you ¡did! ¡ Provides ¡legal ¡support ¡for ¡patents ¡or ¡defense ¡against ¡fraud. ¡

Notebooks ¡should: ¡ 1. Be ¡bound ¡with ¡numbered ¡pages ¡ 2. Be ¡in ¡pen, ¡neat ¡and ¡legible ¡ 3. Recorded ¡as ¡soon ¡as ¡data ¡collected ¡ 4. Include ¡all ¡raw ¡data ¡ 5. Include ¡calculaBons ¡ 6. Have ¡errors ¡corrected ¡without ¡erasing ¡or ¡obscuring ¡original ¡ recording ¡ 7. Include ¡correspondence/conversaBons ¡relaBng ¡to ¡experiments ¡ 8. Include ¡tangible ¡data ¡or ¡its ¡locaBon ¡ 9. Include ¡interpretaBons ¡

Recording ¡Data: ¡Electronic ¡notebook ¡ https://www.labguru.com/tour

Analyzing ¡and ¡Repor5ng ¡Data: ¡Outliers ¡ ¡ Data trimming : It is NOT acceptable to drop an 16 observation just because it is an outlier! 12 8 -­‑ Decide ¡data ¡parameters ¡before ¡hand ¡ 4 0 -­‑ Do ¡data ¡QC ¡checks ¡prior ¡to ¡analysis ¡ 0 5 10 15 20 25 -­‑ Use ¡staBsBcal ¡methods ¡to ¡assess ¡ ¡ ¡ 38 30 -­‑ Determine ¡likely ¡cause ¡ ¡ 23 -­‑ If ¡it ¡is ¡clearly ¡due ¡to ¡a ¡measurement/recording ¡ 15 error, ¡can ¡drop, ¡but… ¡ 8 0 -­‑ Always ¡disclose ¡basis ¡for ¡dropping ¡or ¡modifying ¡ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 data ¡

“The most dangerous of all falsehoods is a slightly distorted truth.” G.C. Lichtenberg (1742–1799) “Beautification is a form of misrepresentation. Slightly dirty images reflect the real world.” Nature 439, 891-892(23 February 2006)

Analyzing and Reporting Data: Image data Analyzing and Reporting Data Label graphic data clearly Keep files well organized Take high-resolution pictures from start Don’t doctor image inappropriately!

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