Governing Dual-Use Research of Concern in the Life Sciences: United States and Canada Policy Comparative Analysis and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study examines and compares dual-use research of concern (DURC) policies in the United States and Canada, two countries with advanced biosafety frameworks, to identify strengths, weaknesses, and areas for improvement in DURC governance. Methods: The study conducts a comprehensive review of current DURC policies, regulatory frameworks, and oversight mechanisms in the United States and Canada, analyzing key policy documents, including the 2024 U.S. Government Policy for Oversight of DURC and Canada's Human Pathogens and Toxins Act. Results: Both U.S. and Canadian DURC policies require principal investigators (PIs) to conduct continuous project reviews throughout the research duration and maintain dedicated advisory agencies for biosecurity. Their approaches are notably multi-layered, integrating policymaking with educational initiatives and surveillance systems. However, important differences exist in their governance strategies. The United States has specific DURC policies primarily for federally funded research, while Canadian regulations apply to all facilities handling human pathogens and toxins. Notably, Canada also employs more detailed pathogen classification and quantity specifications than the United States and requires designated biological safety officers for oversight. Conclusion: While both countries maintain robust DURC oversight frameworks, they differ in their approach to governance, scope, and implementation. Based on this analysis, five key recommendations were developed. This includes establishing an international minimum standard for DURC regulation, extending U.S. DURC legislation to non-federally funded research, developing detailed risk-benefit analysis guidelines, and strengthening policies for responsible scientific communication.
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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 | 0,301 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,018 |
| Communication savante | 0,035 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».