Notice bibliographique
Résumé
e field of genomic medicine moves quickly, and previously unrealized ethical issues are becoming apparent as new technologies are invented, novel data emerge and clinical applications are established.In the three years since the launch of Genome Medicine, we have seen discussion panels at genomics conferences tackling such topics as return of research results to participants and physician education in the genomic era, while headlines have been made by the Genetic Information Nondiscrimination Act [1], the Myriad Genetics patent litigation [2], and the US Food and Drug Administration's take on direct-to-consumer testing [3].Considerations of the ethical implications of genomic technologies and data are crucial to the implementation of genomic advances for improving human health.Work in the ethical, legal and social issues (ELSI) field does not always fit the standard Research article format, but broad, transparent access to these analyses and discussions is essential if they are to be integrated into the field of genomic medicine.In this issue of the journal, we introduce a peer-reviewed open-access article type, Open Debate, to accommodate novel and scholarly arguments that are informed by analysis and discussion, not just practical research.In the first article of this new type, Timothy Caulfield, Shawn Harmon and Yann Joly investi gate the conflicts between open science and commerciali zation in genomics research [4].Genomics has a culture of open data dating to before the time of the Human Genome Project, with the principles of accessibility formalized in the Bermuda agreement leading to an ongoing general principle that sequencing data should be released into the public domain as soon as possible after they are generated, and at least prior to publication.In the burgeoning field of medical sequen cing, this principle has been tempered somewhat by considerations of patient privacy (a topic for another day), but as a rule, openness in genomics research con tinues to be both integral and essential.For example, it is hard to imagine how the recent explosion of genome-wide association studies, with their huge
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,079 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,092 |
| Communication savante | 0,055 | 0,065 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,055 | 0,063 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».