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Enregistrement W3173018004 · doi:10.1038/s41525-021-00218-4

Genetic discrimination: introducing the Asian perspective to the debate

2021· review· en· W3173018004 sur OpenAlexafffund
Hannah Kim, Calvin Wai-Loon Ho, Chih‐hsing Ho, Athira P. S. Nair, Leonardo D. de Castro, Hui Kang, Richard Huxtable, Hub Zwart, Jonathan Ives, Ilhak Lee, Yann Joly, So Yoon Kim

Notice bibliographique

Revuenpj Genomic Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research FoundationGenome Canada
Mots-clésLegislationPerspective (graphical)Corporate governanceBusinessPolitical scienceAction (physics)Public economicsPublic relationsPublic administrationEconomicsLawFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our article aims to provide a comprehensive portrayal of how seven Asian jurisdictions have sought to address the challenge of genetic discrimination (GD) by presenting an analysis of the relevant legislation, policies, and practices. Based on our findings, policy discussion and action on preventing or mitigating GD have been narrowly framed in terms of employment, insurance, disability, marriage, and family planning. Except for South Korea, none of the jurisdictions we examined has adopted specific legislation to prevent GD. However, for Asia to truly benefit from its recent scientific and technological progress in genomics, we highlight the need for these jurisdictions to engage more proactively with the challenges of GD through a coordinated regulatory and governance mechanism.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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