Indigenous data protection in wastewater surveillance: balancing public health monitoring with privacy rights
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater-based epidemiology (WBE) has revolutionized public health surveillance by enabling real-time monitoring of disease patterns across populations through analysis of community wastewater. This innovative approach provides precise geographical tracking of pathogen levels and disease spread by detecting viral RNA and bacterial DNA signatures. Beyond pathogen detection, wastewater analysis reveals comprehensive community health data, including human genomic information and biomarkers of prescription medication and substance use patterns. For Indigenous populations, whose communities often occupy distinct geographical areas, this detailed biological data collection raises significant privacy and ethical concerns, particularly given historical patterns of research exploitation. By examining international case studies, we analyze instances where Indigenous genomic data and traditional knowledge have been misused in psychiatric and neuroscience research contexts, highlighting violations of informed consent principles, data sovereignty rights, and reinforcement of harmful stereotypes. The current regulatory gap in wastewater surveillance ethics necessitates the development of specialized WBE protocols for Indigenous communities. These guidelines must balance public health benefits with stringent privacy protections through authentic community engagement and Indigenous data governance rights recognition. This framework supports both epidemiological research advancement and the protection of Indigenous communities’ autonomy in the age of genomic surveillance.
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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 | 0,190 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,048 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».