Sharing linked data sets for research: results from a deliberative public engagement event in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Research using linked data sets can lead to new insights and discoveries that positively impact society. However, the use of linked data raises concerns relating to illegitimate use, privacy, and security (e.g., identity theft, marginalization of some groups). It is increasingly recognized that the public needs to be consulted to develop data access systems that consider both the potential benefits and risks of research. Indeed, there are examples of data sharing projects being derailed because of backlash in the absence of adequate consultation. (e.g., care.data in the UK). OBJECTIVES AND METHODS: This paper describes the results of a public deliberation event held in April 2018 in Vancouver, British Columbia. The purpose of this event was to develop informed and civic-minded public advice regarding the use and the sharing of linked data for research with a focus on the processes and regulations employed to release data. The event brought together 23 members of the public over two weekends. RESULTS: Participants developed and voted on 19 policy-relevant statements. Voting results and the rationale behind any disagreements are reported here. Taken together, these statements provide a broad view of public support and concerns regarding the use of linked data sets for research and offer guidance on measures that can be taken to improve the trustworthiness of policies and process around data sharing and use. CONCLUSIONS: Generally, participants were supportive of research using linked data because of the value they provide to society. Participants expressed a desire to see the data access request process made more efficient to facilitate more research, as long as there are adequate protections in place around security and privacy of the data.
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 | 0,024 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,064 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».