Whose Data Are They? Data Ownership and Sovereignty in Oral Health Research
Notice bibliographique
Résumé
In the complex and ever-evolving landscape of oral health research, community-based participatory research methods provide essential tools for meaningfully engaging with vulnerable and socially marginalized populations. These methods reflect community needs and integrate their perspectives into oral health research. However, issues of data control, equity, ownership, and sovereignty can lead to ethical and legal challenges. To discuss these concerns, a symposium was held in March 2025 in New York City at the American Association for Dental, Oral, and Craniofacial Research annual meeting. This event explored the intricate dynamics of data access, control, and sovereignty within the context of community-based participatory research, particularly involving vulnerable populations such as Two-Spirit, lesbian, gay, bisexual, transgender, queer or questioning, and other sexual orientations and gender identities (2SLGBTQ+), as well as Indigenous peoples, racial/ethnic minorities, and others. As oral health data become increasingly accessible across various platforms, it is incumbent on investigators to understand appropriate access, ownership, legitimate rights, and the ethical use and reuse of data to uphold equity, rights, and representation. The symposium examined the complex challenges surrounding data access, ownership, and control and their implications for community and individual rights, emphasizing the importance of implementing best practices in inclusive research and prioritizing the voices, rights, and meaningful integration of vulnerable populations. Speakers presented and advocated for multifaceted frameworks that integrate cultural values and traditions, aiming to promote equitable oral health outcomes. The symposium also underscored the critical role of ethical data stewardship in big data and community-based oral health research in American Indian, Hispanic, and Global East African contexts. Case studies showcased collaborative approaches that meaningfully engage community stakeholders and service users throughout the research process, ensuring that data are utilized ethically and yield genuine benefits for the populations involved.Knowledge Transfer Statement:This symposium emphasized the critical role of data ownership and sovereignty in advancing oral health equity, particularly for socially marginalized groups such as 2SLGBTQ+ communities, Indigenous peoples, racial minorities, and others. It highlighted best practices for ethical data stewardship and inclusive research that centers community voices. The session offered actionable frameworks to help researchers, policy makers, and institutions build trust, integrate community values, and ensure culturally sensitive outcomes in their efforts to advance health equity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,211 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».