International data-sharing norms: from the OECD to the General Data Protection Regulation (GDPR)
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of genomic research and its integration into clinical practice, as they become international-even global-endeavors, has brought us to a place where scientists and clinicians may now only ignore the rules governing international data sharing at their own peril. Open data policies, on the one hand, increasingly require custodians of others' genomic data to make it as widely available as feasible, including to researchers in other countries. Data protection law, on the other, has become a significant hurdle to the sharing of personal data across jurisdictional borders. The space between these two competing duties is narrowing. In contrast with the other texts in this volume, which explore the present and future of data sharing and data protection, this article's focus is on the past. It centres on the historical development of the data protection rules regarding the international transfer of personal data up to the present. The article's aim is to bring into focus the underlying objectives that have influenced and that will continue to influence the way that data protection rules are applied to the fields of genomics and health, as well as future developments in data protection generally. The first part of this article describes the development of international data-sharing data protection rules since 1970. The second considers difficulties in applying general data protection rules to the specific context of genomics and health. The third and final part compares the options available to comply with the international transfer restrictions set out in the standard-setting EU General Data Protection Regulation from a genomics perspective.
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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 | 0,062 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,032 |
| Communication savante | 0,025 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».