Participant acceptability of ‘digital footprint’ data collection strategies:evidence from the index participants of the ALSPAC birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Executive Summary • ALSPAC have identified that digital footprint records offer new research utility and are developing a strategy for incorporating these data into the study databank; • It is imperative that this novel use of participant data is understood and acceptable in order to successfully establish linkage to these data whilst maintaining trust in the wider study; • ALSPAC are testing participant views and expectations through qualitative research with participant groups to inform the design of our digital footprint strategy; • The evidence collected to date suggests that participants are initially unfamiliar with the rationale for using these forms of data in the ALSPAC research programme, and are unsure as to what benefits this can bring; • While some of these data are already in the public domain (e.g. twitter posts, air pollution measures), there is a perception that this is a substantial change in the studies data collection strategy; • Some participants consider that some forms of digital footprint data are more sensitive than others: with information on detailed online and transactional behaviours considered particularly sensitive, as are precise location information, bank records and medical records; • Participants consider that maintaining confidentiality, receiving clear information about any proposed data use and having mechanisms to retain control over the use of their data are important safeguards when considering requests to use these data; • Once the value and benefits are made clear, and subject to safeguard controls being in place, then many – but not all – participants suggest they would be accepting of this use of their records; • The use of digital footprint records will introduce ethical challenges, but the majority of these challenges align with existing ethical issues and can be accommodated within existing study frameworks
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 | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | 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 | 0,333 | 0,543 |
| 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 | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».