"Who owns your poop?": insights regarding the intersection of human microbiome research and the ELSI aspects of biobanking and related studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the social, ethical, and legal implications of biobanking and large scale data sharing are already complicated enough, they may be further compounded by research on the human microbiome. DISCUSSION: The human microbiome is the entire complement of microorganisms that exists in and on every human body. Currently most biobanks focus primarily on human tissues and/or associated data (e.g. health records). Accordingly, most discussions in the social sciences and humanities on these issues are focused (appropriately so) on the implications of biobanks and sharing data derived from human tissues. However, rapid advances in human microbiome research involve collecting large amounts of data on microorganisms that exist in symbiotic relationships with the human body. Currently it is not clear whether these microorganisms should be considered part of or separate from the human body. Arguments can be made for both, but ultimately it seems that the dichotomy of human versus non-human and self versus non-self inevitably breaks down in this context. This situation has the potential to add further complications to debates on biobanking. SUMMARY: In this paper, we revisit some of the core problem areas of privacy, consent, ownership, return of results, governance, and benefit sharing, and consider how they might be impacted upon by human microbiome research. Some of the issues discussed also have relevance to other forms of microbial research. Discussion of these themes is guided by conceptual analysis of microbiome research and interviews with leading Canadian scientists in the field.
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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 | 0,077 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,102 |
| Communication savante | 0,029 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».