Public views and recommendations on the use of linked data for research: preliminary results from a public deliberation engagement
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe use of linked data for research is increasing, including in complexity of requests. Rules around access to and use of data necessarily trade-off risks related to privacy to achieve social benefits. Including informed and civic-minded public recommendations that consider different perspectives on privacy and benefit will improve related policy. Objectives and ApproachPopulation Data BC is conducting a deliberative public engagement regarding the use of complex linked data for research. Members of the public will be provided with written materials and hear speakers outlining considerations from multiple perspectives in data access and use, including benefits for health research, risks to privacy, and implications for disability and minority groups. Participants in the deliberation will then discuss questions about the use of linked data and ideas around principles for that use in small and large groups, and develop recommendations for data sharing policies. ResultsWe will be sharing our preliminary analysis of the public deliberation results at the conference. The public deliberation encourages the participants to develop policy recommendations that respect diversity of perspectives while negotiating constructive advice. It asks the group to make recommendations and to identify and explore issues on which the group has persistent disagreement. We will discuss insights into how the public values the use of data linkage and under what conditions such use becomes problematic. For example, we are hoping to gain insight about how publics determine if a project is in the public interest, or conversely, how a project may pose unacceptable harm. Conclusion/ImplicationsChanges in available data and increasing ability to link data makes it essential to include public views in systems of data access governance. Understanding the hopes and concerns of the public regarding the use of linked data for research will help develop data access regulations that reflect wide public interests.
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 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 | 0,316 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,024 |
| Communication savante | 0,028 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».