Privacy protection and public goods: building a genetic database for health research in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a legal and ethical analysis of some of the implementation challenges faced by the Population Therapeutics Research Group (PTRG) at Memorial University (Canada), in using genealogical information offered by individuals for its genetics research database. MATERIALS AND METHODS: This paper describes the unique historical and genetic characteristics of the Newfoundland and Labrador founder population, which gave rise to the opportunity for PTRG to build the Newfoundland Genealogy Database containing digitized records of all pre-confederation (1949) census records of the Newfoundland founder population. In addition to building the database, PTRG has developed the Heritability Analytics Infrastructure, a data management structure that stores genotype, phenotype, and pedigree information in a single database, and custom linkage software (KINNECT) to perform pedigree linkages on the genealogy database. DISCUSSION: A newly adopted legal regimen in Newfoundland and Labrador is discussed. It incorporates health privacy legislation with a unique research ethics statute governing the composition and activities of research ethics boards and, for the first time in Canada, elevating the status of national research ethics guidelines into law. The discussion looks at this integration of legal and ethical principles which provides a flexible and seamless framework for balancing the privacy rights and welfare interests of individuals, families, and larger societies in the creation and use of research data infrastructures as public goods. CONCLUSION: The complementary legal and ethical frameworks that now coexist in Newfoundland and Labrador provide the legislative authority, ethical legitimacy, and practical flexibility needed to find a workable balance between privacy interests and public goods. Such an approach may also be instructive for other jurisdictions as they seek to construct and use biobanks and related research platforms for genetic research.
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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 | 0,030 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».