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Enregistrement W2940062834 · doi:10.1177/1073110519840480

Importance of Participant-Centricity and Trust for a Sustainable Medical Information Commons

2019· article· en· W2940062834 sur OpenAlexafffund
Amy L. McGuire, Mary A. Majumder, Angela G. Villanueva, Jessica Bardill, Juli Bollinger, Eric Boerwinkle, Tania Bubela, Patricia A. Deverka, Barbara J. Evans, Nanibaa’ A. Garrison, David Glazer, Melissa M. Goldstein, Henry T. Greely, Scott D. Kahn, Bartha Maria Knoppers, Barbara A. Koenig, J Mark Lambright, John Mattison, Christopher J. O’Donnell, Laura Lyman Rodriguez, Tania Simoncelli, Sharon F. Terry, Adrian Thorogood, Michael S. Watson, John Wilbanks, Robert Cook‐Deegan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCommonsTrustworthinessKnowledge managementParticipant observationPublic relationsBusinessPolitical scienceSociologyComputer scienceInternet privacySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on a landscape analysis of existing data-sharing initiatives, in-depth interviews with expert stakeholders, and public deliberations with community advisory panels across the U.S., we describe features of the evolving medical information commons (MIC). We identify participant-centricity and trustworthiness as the most important features of an MIC and discuss the implications for those seeking to create a sustainable, useful, and widely available collection of linked resources for research and other purposes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,130 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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