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Enregistrement W2751111689 · doi:10.1017/gheg.2017.9

Developing the science and methods of community engagement for genomic research and biobanking in Africa

2017· article· en· W2751111689 sur OpenAlexfundno aff
Paulina Tindana, Megan Campbell, Patricia A. Marshall, Katherine Littler, Robin Vincent, Janet Seeley, Jantina de Vries, Dorcas Kamuya

Notice bibliographique

RevueGlobal Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of TorontoWellcome Trust
Mots-clésBiobankContext (archaeology)Engineering ethicsPolitical scienceCommunity engagementPublic engagementPublic relationsGeographyEngineeringBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, community engagement (CE) in research has been implemented in the fields of public health, education and agricultural development. In recent years, international discussions on the ethical and practical goals of CE have been extended to human genomic research and biobanking, particularly in the African context. While there is some consensus on the goals and value of CE generally, questions remain about the effectiveness of CE practices and how to evaluate this. Under the auspices of the Human Heredity and Health in Africa Initiative (H3Africa), the H3Africa CE working group organized a workshop in Stellenbosch, South Africa in March 2016 to explore the extent to which communities should be involved in genomic research and biobanking and to examine various methods of evaluating the effectiveness of CE. In this paper, we present the key themes that emerged from the workshop and make a case for the development of a rigorous application, evaluation and learning around approaches for CE that promote a more systematic process of engaging relevant communities. We highlight the key ways in which CE should be embedded into genomic research and biobanking projects.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,926
Tête enseignante GPT0,768
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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