Privacy and Biobanking in China: A Case of Policy in Transition
Notice bibliographique
Résumé
Disease-based biobanks have operated in hospitals and research institutes in China for decades, and China has recently embarked on a plan to establish further biobank networks with the aim of promoting data sharing among the existing biobanks. Although the Chinese Constitution has only recently begun to recognize individual privacy as a distinct and independent constitutional right, biobanking in China has been loosely regulated under a patchwork of sometimes overlapping laws (such as the Interim Measures for the Administration of Human Genetic Resources) and regulatory instruments, as well as and the policies of individual biobanks and networks of biobanks (such as the Shanghai Biobank Network Guidelines). A Draft Ordinance on Human Genetics Resources is currently being developed that will deal in more detail than previous laws with issues such as management measures, legal liability, and punishment for violations. International data sharing will be tightly regulated under this new law, and individual biobanks' policies such as the Shanghai Guidelines may choose to regulate such sharing even more. In contrast with national regulatory instruments, the Shanghai Guidelines also contain detailed de-identification policies, and explicitly endorse broad consent.
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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 | 0,019 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».