International transfers of health research data following Schrems II: A problem in need of a solution
Notice bibliographique
Résumé
On July 16th, 2020, the Court of Justice of the European Union issued a landmark decision in the case of Data Protection Commissioner v. Facebook Ireland Ltd, Maximillian Schrems (Schrems II) concerning the legality of Facebook’s transfers of personal data from the EU to the US. The decision has potentially significant effects on the ability of researchers to legitimately transfer personal data for health research purposes from countries inside the EU, to third countries outside the EU.[1] This article aims: i) to outline the consequences of the Schrems II decision for the legitimate sharing of personal data for health research between the EU and third countries, particularly in the context of the COVID-19 pandemic; and, in light of this elaboration, ii) to consider the avenues that might be pursued to remedy challenges posed by the decision and to facilitate international data exchange for health research moving forward.
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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 | 0,056 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».