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Enregistrement W2923395494 · doi:10.1146/annurev-genom-083118-015434

Genomic Research Through an Indigenous Lens: Understanding the Expectations

2019· review· en· W2923395494 sur OpenAlexafffundabout
Nanibaa’ A. Garrison, Māui Hudson, Leah L. Ballantyne, Ibrahim Garba, Andrew Martinez, Maile Taualii, Laura Arbour, Nadine R. Caron

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Genomics and Human Genetics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer AgencyUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUdall FoundationNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesGenome CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome British Columbia
Mots-clésIndigenousCorporate governancePolitical scienceRelevance (law)SovereigntyPublic relationsEnvironmental ethicsBiologyLawBusinessEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous scholars are leading initiatives to improve access to genetic and genomic research and health care based on their unique cultural contexts and within sovereign-based governance models created and accepted by their peoples. In the past, Indigenous peoples' engagement with genomicresearch was hampered by a lack of standardized guidelines and institutional partnerships, resulting in group harms. This article provides a comparative analysis of research guidelines from Canada, New Zealand, Australia, and the United States that pertain to Indigenous peoples. The goals of the analysis are to identify areas that need attention, support Indigenous-led governance, and promote the development of a model research policy framework for genomic research and health care that has international relevance for Indigenous peoples.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,032
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,753
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,114 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations219
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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