Secret Code: The Need for Enhanced Privacy Protections in the United States and Canada to Prevent Employment Discrimination Based on Genetic and Health Information
Notice bibliographique
Résumé
The collection of genetic and health information by employers for reasons that are unrelated to the health and safety of workers is an undue infringement of the right to privacy, and consequently should be firmly prohibited by statute. Comprehensive genetic and health information privacy requires the protection of at least three critical elements of the right to privacy--namely choice, secrecy, and confidentiality. While choice and secrecy protect the individual's right to privacy at the collection stage, confidentiality safeguards this right at the point of disclosure. Laws that focus on the inappropriate use of genetic and health information without addressing the act of collecting such information, as is the case with American laws prohibiting genetic discrimination by employers and others, fail adequately to preserve privacy and prevent discrimination. Existing laws that do address the collection of personal information, such as Canada's Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA), the general and statutory laws of Quebec, and recent Manitoba legislation are insufficiently explicit with respect to the legality of genetic and health information collection by employers.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».