Incidental Findings in Data-Intensive Postgenomics Science and Legal Liability of Clinician–Researchers: Ready for Vaccinomics?
Notice bibliographique
Résumé
Vaccinomics encompasses a host of multiomics approaches to characterize variability in host-environment (including pathogens) interactions, with a view to a more directed or personalized use of vaccine-based health interventions. Although vaccinomics has the potential to reduce adverse effects and increase efficacy of vaccines, the use of high-throughput, data-intensive technologies may also lead to unanticipated discoveries beyond the initial aims of a vaccinomics study--discoveries that could be highly significant to the health of the research participants. How do clinician-researchers faced with such information have to act? What are the attendant legal duties in such circumstances and how do they differ from the duties of non-clinician researchers? Together with a critical analysis of the international laws and policies framing researchers' duties with regard to incidental findings, this article also draws from Quebec's civil law--with its rich jurisprudence on clinician and researcher liability--as a case study to evaluate the potential legal implications associated with vaccinomics investigations. Given previous lessons learned from other data-intensive sciences, the education of clinician-researchers with regard to their roles, limitations, and legal obligations remains an important strategy to prevent potential legal complications and civil liability in vaccinomics research in the postgenomics era.
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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 | 0,020 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».