Genetic Discrimination: Information Privacy in Public and Private Sectors
Notice bibliographique
Résumé
Deoxyribonucleic acid (DNA), is the information of life. The scientific understanding of genetics and biotechnology has resulted in the increased availability and affordability of genetic testing. Such testing can provide valuable information to help individuals make informed decisions regarding their lifestyle and health care. In today’s era of big data and the internet, if such information finds itself in the wrong hands there can be consequences. Genetic discrimination, the unfair treatment of people due to their genetic makeup, often takes place in the insurance industry and by employers. While there are acts and bills to protect Canadian’s personal information in both the public and private sector, Canada remains the only G-7 country without specific protections against genetic discrimination. With the recent passing of Bill S-201: An Act to Prohibit and Prevent Genetic Discrimination in the Senate, Canada is on the cusp of passing legislation to prohibit the requirement for genetic testing, and/or disclosure of test results, in areas such as the provision of insurance and employment.
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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 | 0,021 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».