Community Engagement and the Ethical Governance of Canadian COVID-19 Biobanks
Notice bibliographique
Résumé
Canadian COVID-19 biobanks are valuable resources for public health research on the SARS-CoV-2 virus and will continue to be so in the coming years. As is true for all biobanks, it is necessary to ensure that these biobanks are well-governed to ensure their sustainability and ethical conduct. However, Canadian COVID-19 biobanks were established under the pressure of distinct challenges, such as time and physical barriers. The impacts of these barriers were exacerbated by a lack of pre-existing guidance on developing biobank governance policies within the context of a public health emergency. The literature has since offered guidance to help define ethical biobank governance during a public health emergency; however, there is a notable gap on the role of community engagement for such COVID-19 biobanks. Beyond the pandemic context, biobanks are increasingly turning to community engagement committees or other community engagement strategies to improve the trust, relevance, and transparency of biobank research. In this thesis, I examine the role of community engagement in biobanking in the context of Canadian COVID-19 biobanks. To consider how this is being managed in the Canadian COVID-19 context, I analyzed the available internal governance policies of Canadian COVID-19 biobanks to determine the extent of their community engagement efforts. I informed this document analysis with an assessment of Canadian and international guidance on biobank governance, as well as a literature review on the topic of good governance of COVID-19 biobanks
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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 | 0,036 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,022 |
| Communication savante | 0,019 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».