Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT
 ObjectiveIn British Columbia today, every request for access to data for research purposes is subject to the same time-consuming and intensive review. This presents challenges for timeliness of reviews and scalability as the current process is equally labour intensive for a simple request for limited data, and a request where there is intent to contact. This approach also undermines the public’s interest in supporting research that has potential public value.
 Building on the work of SHIP, we have developed a proportionate risk review framework that is intended to make access decisions transparent, expand the potential users of data beyond university-based researchers, and enable a broader range of inquiry. Adding to this external goals, this presentation will describe the use of this framework for internal audit purposes.
 ApproachSix proposed core principles of review are science, approach, data, people, environment, and interest, with a spectrum of risk for each ranging from low to very high. The principles and spectrum of risk create a grid, which represents all the possible scenarios under which access to data may be sought and provides a visual means of rating and assessing applications. A significant challenge for the implementation of the framework is identifying consensus on what constitutes ‘low risk’ and ‘high risk’ and mapping risk profiles to a clear review process. This will be pursued using deliberative engagement approaches to public consultation.
 ResultsIn the meantime, in order to build understanding of and support for the framework with data stewards, we have employed it to track and monitor service provision to requesting researchers. We identified both “quick” and “slow” projects as examples of researcher experience with data access. Retrospectively, we mapped those projects to the framework to show their levels of risk. We identified the length of time taken at each stage of the request process, from developing an application to receipt of data. We used the proportionate risk framework and information on speed of approval to generate discussion about what factors of review are most concerning to data stewards. Through this we have the ability to institute new policies and come closer to implementing a formal proportionate review process.
 ConclusionThe proportionate risk review framework is a flexible tool that can be used to help internal processes as well as improving transparency in the data access process more generally.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».