MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3211918041 · doi:10.12688/wellcomeopenres.17233.1

Engaged genomic science produces better and fairer outcomes: an engagement framework for engaging and involving participants, patients and publics in genomics research and healthcare implementation

2021· preprint· en· W3211918041 sur OpenAlex
Madeleine J. Murtagh, Mavis Machirori, Clara Gaff, Mwenza Blell, Jantina de Vries, Megan Doerr, Edward S. Dove, Audrey Duncanson, Jillian Hastings Ward, Rachele Hendricks‐Sturrup, Calvin Wai-Loon Ho, Amber L. Johns, Yann Joly, Yoshihiro Kato, Keiko Katsui, Judit Kumuthini, F. Maleady-Crowe, Anna Middleton, Richard Milne, Joel T. Minion, Mogomotsi Matshaba, Stephanie Mulrine, Christine Patch, Rosalyn Ryan, William Viney

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilEuropean CommissionWellcome Trust
Mots-clésContext (archaeology)Public engagementMetagenomicsGenomicsCommunity engagementPublic relationsPolitical scienceBiologyGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p> Genomic science is increasingly central to the provision of health care. Producing and applying robust genomics knowledge is a complex endeavour in which no single individual, profession, discipline or community holds all the answers. Engagement and involvement of diverse stakeholders can support alignment of societal and scientific interests, understandings and perspectives and promises better science and fairer outcomes. In this context we argue for F.A.I.R.E.R. data and data use that is Findable, Accessible, Interoperable, Reproducible, <ns3:italic>Equitable</ns3:italic> and <ns3:italic>Responsible.</ns3:italic> Yet there is a paucity of international guidance on how to engage publics, patients and participants in genomics. To support meaningful and effective engagement and involvement we developed an <ns3:italic>Engagement Framework for</ns3:italic> <ns3:italic>involving and engaging participants, patients and publics in genomics research and health</ns3:italic> <ns3:italic>implementation</ns3:italic> . </ns3:p> <ns3:p> The <ns3:italic>Engagement Framework</ns3:italic> is intended to support all those working in genomics research, medicine, and healthcare to deliberatively consider approaches to participant, patient and public engagement and involvement in their work. Through a series of questions, the <ns3:italic>Engagement Framework</ns3:italic> prompts new ways of thinking about <ns3:italic/> the aims and purposes of engagement, and support reflection on the strengths, limitations, likely outcomes and impacts of choosing different approaches to engagement. To guide genomics activities, we describe four themes and associated questions for deliberative reflection: (i) fairness; (ii) context; (iii) heterogeneity, and (iv) recognising tensions and conflict. </ns3:p> <ns3:p> The four key components in the <ns3:italic>Engagement</ns3:italic> provide a framework to assist those involved in genomics to reflect on decisions they make for their initiatives, including the strategies selected, the participant, patient and public stakeholders engaged, and the anticipated goals. <ns3:italic>The Engagement Framework</ns3:italic> is one step in an actively evolving process of building genomics research and implementation cultures which foster responsible leadership and are attentive to objectives which increase equality, diversity and inclusion in participation and outcomes. </ns3:p>

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.

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)0,158
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1580,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0010,018
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 Opus0,833
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,163 · 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