Community Engagement for Big Epidemiology: Deliberative Democracy as a Tool
Notice bibliographique
Résumé
Public trust is critical in any project requiring significant public support, both in monetary terms and to encourage participation. The research community has widely recognized the centrality of public trust, garnered through community consultation, to the success of large-scale epidemiology. This paper examines the potential utility of the deliberative democracy methodology within the public health research setting. A deliberative democracy event was undertaken in Tasmania, Australia, as part of a wider program of community consultation regarding the potential development of a Tasmanian Biobank. Twenty-five Tasmanians of diverse backgrounds participated in two weekends of deliberation; involving elements of information gathering; discussion; identification of issues and formation of group resolutions. Participants demonstrated strong support for a Tasmanian Biobank and their deliberations resulted in specific proposals in relation to consent; privacy; return of results; governance; funding; and, commercialization and benefit sharing. They exhibited a high degree of satisfaction with the event, and confidence in the outcomes. Deliberative democracy methodology is a useful tool for community engagement that addresses some of the limitations of traditional consultation methods.
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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 | 0,305 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,036 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».