Notice bibliographique
Résumé
In early 2016, the International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) proposed that responsible sharing of de-identified individual-level data be required for clinical trials published in their affiliated journals. There would be a delay in implementing this policy to allow for the necessary informed consents to work their way through ethical review. Meanwhile, some researchers and policy makers have conflated the notions of de-identification and anonymity. The former is a process that seeks to mitigate disclosure risk though careful application of rules and statistical analysis, while the latter is an absolute state. The consequence of confusing the process and the state is profound. Extensions to the ICMJE proposal based on the presumed anonymity of data include: sharing unconsented data; sharing data without managing access, as Open Data; and proposals to sell data. This essay aims to show that anonymity (the state) cannot be guaranteed by de-identification (the process), and so these extensions to the ICMJE proposal should be rejected on governance grounds, if no other. This is not as negative a position as it might seem, as other disciplines have been aware of these limitations and concomitant responsibilities for many years. The essay concludes with an example from social science of managed access strategies that could be adopted by the medical field.
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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 | 0,108 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,096 |
| Communication savante | 0,026 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».