LEGAL REGULATION OF GENETIC RESEARCHES IN THE RUSSIAN LEGISLATION IN THE CONTEXT OF THE PROBLEM OF GENDER VERIFICATION IN SPORT
Notice bibliographique
Résumé
Modern achievements of geneticists, which have made it possible to map the genes of inherited diseases, have set the legislator a rather difficult task to determine the grounds and limits of the use of relevant information in various spheres of public life, including insurance. At the same time, in some countries, the emphasis is on legislative regulation, which in the case of a Federal structure of the state can be carried out at different levels (USA, Canada), in others, more importance is attached to self-regulation (great Britain, Australia). The range of issues covered by the regulation is very diverse in both cases and may include: assessment of the possibility of referral for genetic research, which is usually excluded, access to existing results of genetic research, which may be restricted by a ban on their use; the right to collect genetic information without conducting genetic testing, which is recognized by the actual practice of analyzing family history; determining the conditions and limits for the use of genetic information, which are usually associated with obtaining the consent of the policyholder, ensuring the confidentiality of personal data and only for the purposes for which it was collected; establishing a correlation between the exercise of the right to access genetic data and the amount of insurance coverage, which may decrease if favorable data is obtained that contradicts the conclusions made on the basis of family history
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».