DataSHIELD: An Ethically Robust Solution to Multiple-Site Individual-Level Data Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DataSHIELD (Data Aggregation Through Anonymous Summary-statistics from Harmonised Individual levEL Databases) has been proposed to facilitate the co-analysis of individual-level data from multiple studies without physically sharing the data. In a previous paper, we investigated whether DataSHIELD could protect participant confidentiality in accordance with UK law. In this follow-up paper, we investigate whether DataSHIELD addresses a broader range of ethics-related data-sharing concerns. METHODS: Ethics-related data-sharing concerns of Institutional Review Boards, ethics experts, international research consortia and research participants were identified through a literature search and systematically examined at a multidisciplinary workshop to determine whether DataSHIELD proposes mechanisms which can address these concerns. RESULTS: DataSHIELD addresses several ethics-related data-sharing concerns related to privacy, confidentiality, and the protection of the research participant's rights while sharing data and after the data have been shared. The data remain entirely under the direct management of the study that collected them. Data processing commands are strictly supervised, and the data are queried in a protected environment. Issues related to the return of individual research results when data are shared are eliminated; the responsibility for return remains at the study of origin. CONCLUSION: DataSHIELD can provide an innovative and robust solution for addressing commonly encountered ethics-related data-sharing concerns.
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.
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 | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle