Broad Consent for Future Research: International Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the United States, final amendments to the Federal Policy for the Protection of Human Subjects (“the Common Rule”) were published on January 19, 2017, and they will take effect on January 21, 2019. One of the most widely discussed provisions is that for the first time, federal regulations governing research with humans authorize the use of broad consent for future, unspecified research on individually identifiable biospecimens and associated data. Many questions have been raised about broad consent, including what effect it will have on research and whether it adequately protects the interests of research participants. There are lessons to be learned for the U.S. and other countries by looking to countries that already have experience with broad consent for biobank collection and with the storage and subsequent use of the biospecimens and data. This article describes how broad consent works in five countries—Canada (in Quebec), Israel, Nigeria, Taiwan, and the United Kingdom—and with different types of biobanks: national biobanks, federated biobanks, and regional biobanks. Evaluating the provisions and challenges of the broad consent approaches in these countries can inform policies for this increasingly used approach to biobank regulation.
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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 | 0,194 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,074 |
| Communication savante | 0,025 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,044 |
| 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 ».