Research and confidentiality: Legal issues and risk management strategies.
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining the confidentiality of research subjects and research data is essential to the research process. However, the legal landscape surrounding the concept of confidentiality is a dynamic one. This article discusses why confidentiality in research is important, various threats to it, efforts to protect it through a privilege, as well as other statutory and regulatory provisions relevant to research confidentiality. The article concludes with a discussion of risk management tools that researchers concerned with maintaining confidentiality can use in the design and implementation of research. Ogden has continued his research on assisted and is now studying the consensual deathing industry. Part of this research involves scrutiny of social reactions to those involved in consensual death, as occurs when persons are charged with crimes such as counselling suicide or aiding and abetting a suicide, a violation of section 241(b) of the Criminal Code of Canada. When such charges were laid against a Vancouver Island woman, Ogden attended the preliminary hearing early in 2003 to observe and take notes. Outside the courtroom the Crown prosecutor informed Ogden that he was a person of interest in the case because of his presumed research-related knowledge, and subsequently subpoenaed him, apparently in the vague hope that he might have information that could aid the prosecution. 1 Russel Ogden is a Canadian researcher whose work has been subpoenaed several times by prosecutors. He has resisted the subpoenas, which have eventu- ally been withdrawn, and the matter has caused considerable commentary in Canada about whether researchers should have a privilege against being forced to disclose their notes and related materials in legal proceedings. 2 Ogden's case, and others like it 3 raise important issues regarding the confi- dentiality of research data. Researchers have long assumed that maintaining
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».