Addressing multi-region data linkage needs through data sharing agreements – Three Canadian initiatives.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesData sharing and administrative data access for multi-jurisdictional research must accommodate all local requirements for the protection of personal information and personal health data. Navigating the different safeguards for data sharing found in all relevant Canadian provincial and territorial legislation requires exploring innovative, privacy compliant solutions.
 ApproachHealth Data Research Network Canada (HDRN Canada) and one of its provincial data centre partners, New Brunswick Institute for Research, Data and Training (NB-IRDT), are undertaking unconventional approaches to data sharing that balance legislative compliance and data access needs. Three approaches are being pursued: harmonizing data sharing agreements between a national longitudinal study and 10 provincial data centres; facilitating 4 individual data sharing agreements with one regional cohort of a nationwide study; and coordinating data sharing between 4 provincial government departments and one national data centre. Each approach has unique features that presented problems needing innovative resolutions.
 ResultsThe experiences and challenges of these three approaches to data sharing for multi-regional research have been perplexing but ultimately are leading to productive outcomes. Learnings acquired enable partners to move beyond anecdotal perceptions of data sharing limitations to practical solutions that can be applied in future data sharing partnerships.
 The ongoing project management approach of these initiatives identified a core set of somewhat predictable devices to ensure the advancement of simultaneous multiple regional data sharing agreements. These include the assignment of a project coordinator role, clear and ongoing communication, and the ability to negotiate and manage expectations. More innovative, however, is the roadmap that evolved, laying out the necessary (previously unanticipated) measures and sequence in which they should occur for the most expedient outcome.
 ConclusionTo harness the potential of multi-regional research in Canada, provinces and territories must identify feasible and efficient data sharing solutions. The identification of adoptable and replicable legislatively compliant data sharing practices will increase potential data accessibility. This will increase available data and data platforms for research informed policy decisions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».