Multi-site research and data sharing
Notice bibliographique
Résumé
Context and aims Researchers increasingly need to share their data. This requires both adherence to Australia’s robust privacy legislation and preparation of comprehensive data management plans. This paper outlines the data-sharing issues managed by IMPACT, a 6-site Canadian-Australian collaborative research program designed to improve access to primary health care for vulnerable individuals. Each site used a common protocol to evaluate its own intervention, with the aim of pooling data across the sites. Ethics applications were submitted in each site. Methods Consultations were conducted with key informants within one Australian university (UNSW Sydney) and external informants to develop a data sharing plan. The authors reflect upon the process and have identified lessons for others wanting to share data. Findings Data sharing for a multi-site multi-country study was complex. University policies and infrastructure have been changing, not all sharing tools were available and support personnel were still learning how to implement policies related to data sharing. Furthermore, site-specific ethics applications did not specify that the data was part of a larger study. Consequently, the other 5 sites were deemed as external. We needed multiple consultations with ethics, IT, and data governance units to understand data classification (patient data is inherently sensitive), who needed access, and how access could be enabled. Bringing these support units together assisted a common understanding – this had not been previous practice. Innovative contribution to policy, practice and/or research Early consultations with university ethics and data governance units is recommended for planning data sharing – particularly for patient data and complex projects.
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
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 | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | MétarechercheCommunication savanteScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,395 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,036 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».