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Enregistrement W2266614975 · doi:10.1371/journal.pgen.1005772

Consent Codes: Upholding Standard Data Use Conditions

2016· article· en· W2266614975 sur OpenAlexafffund
Stephanie O. M. Dyke, Anthony Philippakis, Jordi Rambla, Dina N. Paltoo, Erin S. Luetkemeier, Bartha Maria Knoppers, Anthony J. Brookes, Dylan Spalding, Mark Thompson, Marco Roos, Kym M. Boycott, Michael Brudno, Matthew E. Hurles, Heidi L. Rehm, Andreas Matern, Marc Fiume, Stephen T. Sherry

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsOffice of ScienceNational Institutes of HealthSpace Operations Mission DirectorateNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Commission
Mots-clésBiologyMEDLINEComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

respect the consent of research participants and patients. As members of the Global Alliance for Genomics and Health (Global Alliance), we examined the variation in data use conditions that are based on consent provisions for genomics datasets in research and clinical settings based on the following: (1) a review of guidance from the National Institutes of Health; (2) a survey of data use conditions for data accessed within a large research institute, the Broad Institute of MIT and Harvard, and for data held within the European Genome-phenome Archive (EGA) of the European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) and Centre for Genomic Regulation (CRG); and (3) consultation with the international scientific community via the Global Alliance Data Working Group and with the Matchmaker Exchange Project. Based on our study, we propose a structure for recording data use "categories" and "requirements" with a view to support maximum data use and integration.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,159 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations89
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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