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Enregistrement W2036579652 · doi:10.1371/journal.pbio.1001983

Redefining Genomic Privacy: Trust and Empowerment

2014· article· en· W2036579652 sur OpenAlexaff
Yaniv Erlich, James Williams, David Glazer, Kenneth Yocum, Nita A. Farahany, Maynard V. Olson, Arvind Narayanan, Lincoln Stein, Jan Witkowski, Robert C. Kain

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePrivacy-Preserving Technologies in Data
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésHarmData sharingIdentification (biology)Internet privacyEmpowermentData scienceInformation privacyGenetic dataBiologyComputer sciencePopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fulfilling the promise of the genetic revolution requires the analysis of large datasets containing information from thousands to millions of participants. However, sharing human genomic data requires protecting subjects from potential harm. Current models rely on de-identification techniques in which privacy versus data utility becomes a zero-sum game. Instead, we propose the use of trust-enabling techniques to create a solution in which researchers and participants both win. To do so we introduce three principles that facilitate trust in genetic research and outline one possible framework built upon those principles. Our hope is that such trust-centric frameworks provide a sustainable solution that reconciles genetic privacy with data sharing and facilitates genetic research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,031
Communication savante0,0110,021
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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