Toward ethical provenance tracking: The GA4GH model data access agreement (DAA)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Standardizing contractual clauses that govern data access enables research institutions to responsibly steward genomic and related health data while enabling its efficient downstream reuse. METHODS: We describe a document analysis study using both qualitative and comparative law analytical approaches to identify the most common categories of clauses from 29 different data access agreements used by human biomedical research consortia globally. We furthermore characterized the legal positions and standard practices for each common element of the agreement and synthesized across them to develop model clauses. A total of 3 discussion sessions were organized virtually to refine the clauses among members of the Ethical Provenance Subgroup of the Global Alliance for Genomics and Health. RESULTS: We developed 15 unique data access clauses corresponding to the most common legal elements identified in the sampled agreements. CONCLUSION: Model clauses can be used to drive administrative efficiencies and institutional compliance for managing access to human genomic data for research. Additional machine-readable consents and software solutions are needed to support traceable "ethical provenance" of human genomic data and communicate data use conditions throughout the data's life-cycle.
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 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 | 0,258 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».