IFCC Position Paper: Report of the IFCC Taskforce on Ethics: Introduction and framework
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory Medicine organizations and their professional members have a goal and responsibility to benefit the health and wellbeing of the patients and communities they serve. Newer genetics and biochemical techniques raise significant issues of community concern, impacting on privacy, informed consent, access to and retention of samples and information. Balance may be required to ensure protection of individual rights against potential benefits to the broader community. While many national organizations may already have appropriate policies addressing various ethics issues, there is a need for an international framework to assist those nations that have not yet developed such policies, as well as to enable alignment of existing national policies. We have proposed a generic ethics framework, incorporating a hierarchy of four fundamental guiding principles: autonomy, justice, non-maleficence and beneficence. Proposals or issues requiring policy development can be considered and tested against this hierarchy, resulting in the development of policy and positions consistent with the above framework, acceptable to all participating stakeholders.
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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 | 0,070 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,012 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».