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Enregistrement W3157854514 · doi:10.1038/s41431-021-00893-y

International transfers of personal data for health research following Schrems II: a problem in need of a solution

2021· article· en· W3157854514 sur OpenAlexaff
Dara Hallinan, Alexander Bernier, Anne Cambon‐Thomsen, Francis P. Crawley, Диана Димитрова, Cláudia Bauzer Medeiros, Gustav Nilsonne, Simon Parker, Brian Pickering, Stéphanie Rennes

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Human Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesRural Development Administration
Mots-clésContext (archaeology)European unionData sharingEconomic JusticeData Protection Act 1998Public relationsPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessInternet privacyMedicineLawComputer scienceInternational tradeBiologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 16 July 2020, the Court of Justice of the European Union issued their decision in the Schrems II case concerning Facebook's transfers of personal data from the EU to the US. The decision may have significant effects on the legitimate transfer of personal data for health research purposes from the EU. This article aims: (i) to outline the consequences of the Schrems II decision for the sharing of personal data for health research between the EU and third countries, particularly in the context of the COVID-19 pandemic; and, (ii) to consider certain options available to address the consequences of the decision and to facilitate international data exchange for health research moving forward.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,737
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,123 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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