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Enregistrement W2113859811 · doi:10.1177/1747016113488858

Public deliberation to develop ethical norms and inform policy for biobanks: Lessons learnt and challenges remaining

2013· article· en· W2113859811 sur OpenAlexaff
Kieran C. O’Doherty, Michael Burgess

Notice bibliographique

RevueResearch Ethics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationBiobankPolitical scienceCorporate governanceEngineering ethicsPublic relationsPublic engagementPublic policyLawPoliticsEngineeringManagementEconomicsBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public participation is increasingly an aspect of policy development in many areas, and the governance of biomedical research is no exception. There are good reasons for this: biomedical research relies on public funding; it relies on biological samples and information from large numbers of patients and healthy individuals; and the outcomes of biomedical research are dramatically and irrevocably changing our society. There is thus arguably a democratic imperative for including public values in strategic decisions about the governance of biomedical research. However, it is not immediately clear how this might best be achieved. While different approaches have been proposed and trialled, we focus here on the use of public deliberation as a mechanism to develop input for policy on biomedical research. We begin by explaining the rationale for conducting public deliberation in biomedical research. We focus, in particular, on the ELS (ethical, legal, social) aspects of human tissue biobanking. The last few years have seen the development of methods for conducting public deliberation on these issues in several jurisdictions, for the purpose of incorporating lay public voices in biobanking policy. We explain the theoretical foundation underlying the notion of deliberation, and outline the main lessons and capacities that have been developed in the area of conducting public deliberation on biobanks. We next provide an analysis of the theoretical and practical challenges that we feel still need to be addressed for the use of public deliberation to guide ethical norms and governance of biomedical research. We examine the issues of: (i) linking the outcomes of deliberation to tangible action; (ii) the mandate under which a deliberation is conducted; (iii) the relative weight that should be accorded to a public deliberative forum vs other relevant voices; (iv) evaluating the quality of deliberation; and (5) the problem of scalability of minipublics.

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)0,361
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,299
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3610,299
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0150,082
Communication savante0,0480,062
Science ouverte0,0100,028
Intégrité de la recherche0,0250,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,934
Tête enseignante GPT0,692
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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