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Enregistrement W2162154158 · doi:10.1371/journal.pcbi.1002549

Data Sharing in the Post-Genomic World: The Experience of the International Cancer Genome Consortium (ICGC) Data Access Compliance Office (DACO)

2012· article· en· W2162154158 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill Genome CentreGenome CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesOntario Institute for Cancer ResearchGenome Canada
Mots-clésData sharingOpen access publishingOpen scienceInternet privacyData accessGenomicsOpen dataInformation privacyComputer scienceData scienceWorld Wide WebBusinessGenomeBiologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The scientific community, research funders, and governments have repeatedly recognized the importance of open access to genomic data for scientific research and medical progress. Open access is becoming a well-established practice for large-scale, publicly funded, data-intensive community science projects, particularly in the field of genomics. Given this consensus, restrictions to open access should be regarded as exceptional and treated with caution. Yet, several developments have led scientists and policymakers to investigate and implement open access restrictions. Notably, there are privacy concerns within the genomics community and critiques from some researchers that open access, if left completely unregulated, could raise significant scientific, ethical, and legal issues (e.g., quality of the data, appropriate credit to data generators, relevance of the system for small and medium projects, etc.). A recent paper by Greenbaum and colleagues in this journal identified protecting the privacy of study participants as the main challenge to open genomic data sharing.</p>One possible way to reconcile open data sharing with privacy concerns is to use a tiered access system to separate access into open and controlled. Open access remains the norm for data that cannot be linked with other data to generate a dataset that would uniquely identify an individual. A controlled access mechanism, on the other hand, regulates access to certain, more sensitive data (e.g., detailed phenotype and outcome data, genome sequences files, raw genotype calls) by requiring third parties to apply to a body (e.g., custodian, original data collectors, independent body, or data access committee) and complete an access application that contains privacy safeguards. This mechanism, while primarily designed to protect study participants, can also be used to protect investigators, database hosting institutions, and funders from perceptions or acts of favoritism or impropriety. The experience of controlled access bodies to date has been only minimally documented in the literature. To address this lacuna, we present the experience of the Data Access Compliance Office (DACO) of the International Cancer Genome Consortium (ICGC). The goal is to provide information on this increasingly important type of database governance body.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,770
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,167 · 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