Renseignements et documents à caractère personnel à des fins de recherche: quand mœurs, éthique et droit s'entremêlent !
Notice bibliographique
Résumé
(English version below) Faire de la recherche nécessite bien souvent d’avoir accès à des renseignements personnels ou à des documents qui en contiennent, parfois avec le consentement des participants de la recherche, mais parfois sans leur consentement. Or, cette collecte de renseignements ou de documents à caractère personnel suscite des questionnements parmi les chercheurs et les membres des comités d’éthique de la recherche (CÉR), plus particulièrement lorsqu’il s’agit de définir qu’est-ce qu’un renseignement personnel ou qu’est-ce qu’un document à caractère personnel. Rapidement, une pléthore de questions s’ajoute aux premières et la réflexion nous entraine dans la recherche de normes éthiques ou de lois pouvant nous guider et nous aider à définir des termes (ex. anonymisation ou dépersonnalisation) ou des rôles comme ceux des CÉR, de la Commission d’accès à l’information du Québec ou des responsables de l’accès au sein des universités, notamment dans le cas d’études faisant appel à des données déjà existantes (ex. utilisation secondaire de renseignements ou de documents). Cette conférence vise à apporter quelques informations de base et à essayer de répondre aux questions susmentionnées.(English version translated with www.DeepL.com/Translator)Conducting research often requires access to personal information or documents containing it, sometimes with the consent of the research participants, but sometimes without their consent. However, this collection of personal information or documents raises questions among researchers and members of research ethics boards (REBs), particularly when it comes to defining what is personal information or what is a personal document. Rapidly, a plethora of questions are added to the first ones and reflection leads us in the search for ethical standards or laws that can guide us and help us define terms (e. g. anonymization or depersonalization) or roles such as those of REBs, the Commission d'accès à l'information du Québec or university access officials, particularly in the case of studies using existing data (e. g. secondary use of information or documents). This conference aims to provide some background information and to try to answer the above questions.This presentation is a updated version of a conference organized by the Bureau de la conduite responsable en recherche de l'Université de Montréal which is cited in page 3 of the document.
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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 | 0,043 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,023 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,031 |
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 ».