MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380520767 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.338

Genomic Research in Reproduction and Biobanking: An Analysis of International Legal Approaches

2022· article· en· W4380520767 sur OpenAlexvenueno aff
С. В. Косилкин, А В Кубышкин, Elizaveta Kirillovna Moskovkina, М. В. Некотенева, Vladislav Olegovich Tyumentsev

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésBiobankReproductionPolitical scienceLegal researchLegislationMedical lawLawEngineering ethicsBiologyBioinformaticsEngineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines the regulatory issues of genomic research in human reproduction and biobanking. The approaches to legal regulation at the level of international law, integration organizations, and individual states are analyzed. Based on the analysis, proposals for legal regulation are formulated. Regarding the legal regulation of genomic research in the field of biobanking, the article discusses the issue of the legal standing of biobanks, approaches to the legal regulation of biobanks in various countries, and formulates proposals for the commercial use of the results of genomic research in biobanking. The article also provides an overview of some judicial decisions that had a certain impact on forming legal regulation of genomic research in the field of biobanking and human reproduction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Criminology and SociologyMême sujetLaw, AI, and Intellectual PropertyTravaux en français237 207