Amendments to the Civil Code of Québec's Research Provisions: A Legislative Comment
Notice bibliographique
Résumé
On 14 June 2013, Quebec’s National Assembly passed Bill 30, an Act to amend the Civil Code and other legislative provisions with respect to research, which entered into force the same day. Bill 30 amended research provisions in the Civil Code of Quebec (CCQ) pertaining to research, specifically articles 20-22, 24, and 25, as well as a section of the Act respecting health services and social services, modifying a complaint mechanism for research participants and their heirs or legal representatives. The goal of Bill 30 was to eliminate confusion surrounding the provisions and remove a number of barriers to research activities in Quebec – particularly where the research presented minimal risk to participants – so that the scientific community could investigate important research questions. The CCQ amendments are welcome in many respects, foremost because they bring much-needed revision to an anachronistic section of the Code that reflected a twentieth-century research environment. Replacing the term “experiment” with “research,” for example, is to be applauded. The amendments also warrant criticism, however, and in this legislative comment we critically discuss both the improvements and missed opportunities that Bill 30 presents, particularly in the con- text of biomedical research.
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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 | 0,060 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,071 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,011 |
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 ».