Navigating the barriers to multi-regional research administrative data access: Forward thinking solutions
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, aware of both the importance of pan-Canadian data access for advancing health research and the conditions and requirements that make administrative data access onerous, HDRN Canada worked with CATCO the Canadian arm of an international COVID-19 clinical trial to create a roadmap for navigating the barriers to multi-regional administrative data access in Canada. While developing the roadmap, data access request processes were studied in real time for a multi-region study seeking access to link administrative data to clinical trial data, at the individual level. The intent was to move beyond anecdotal evidence and document the specific nature of policy and processes that hamper data access. The case study allowed the study team to define the barriers permitting application of tangible mitigating measures. In 2022, barriers such as the lack of ability to share data across provincial borders became too great to continue the study. Although the roadmap was not completed, insights were gained for waypoints along the path enabling HDRN Canada to make important process improvement to harmonize data access across regions. Solutions to challenges with data access request forms, regional data flows, data sharing partner relationships, data sharing agreements, and REB and project reviews were identified. Recently pan-Canadian initiatives have released important guidance for addressing data access challenges. The adoption of this guidance is paramount to ensure Canada continues to meaningfully contribute to health research. Forward thinking solutions to data access challenges today will establish the necessary infrastructure for a future with minimal data access barriers.
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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 | 0,191 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,032 |
| Communication savante | 0,054 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».