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Enregistrement W2884940558 · doi:10.1038/s41467-018-05188-3

A framework for enhancing ethical genomic research with Indigenous communities

2018· review· en· W2884940558 sur OpenAlexaff
Katrina G. Claw, Matthew Z. Anderson, Rene L. Begay, Krystal S. Tsosie, Keolu Fox, Nanibaa’ A. Garrison, Alyssa C. Bader, Jessica Bardill, Deborah A. Bolnick, Jada L. Brooks, Anna Cordova, Ripan S. Malhi, Nathan Nakatsuka, Angela Neller, Jennifer Raff, Jamie M. Singson, Kim TallBear, Tada Vargas, Joseph Yracheta

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaConcordia University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésIndigenousTransparency (behavior)DisseminationResearch ethicsInclusion (mineral)GenomicsEngineering ethicsPublic relationsBiotechnologyPolitical scienceSociologyGenomeBiologyGeneticsSocial scienceEngineeringGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integration of genomic technology into healthcare settings establishes new capabilities to predict disease susceptibility and optimize treatment regimes. Yet, Indigenous peoples remain starkly underrepresented in genetic and clinical health research and are unlikely to benefit from such efforts. To foster collaboration with Indigenous communities, we propose six principles for ethical engagement in genomic research: understand existing regulations, foster collaboration, build cultural competency, improve research transparency, support capacity building, and disseminate research findings. Inclusion of underrepresented communities in genomic research has the potential to expand our understanding of genomic influences on health and improve clinical approaches for all populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0060,043
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0130,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,771
Tête enseignante GPT0,697
Écart entre enseignants0,074 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations492
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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