Propositions de principes directeurs : Concilier l'acceptabilité sociale active à l'utilisation secondaire des renseignements personnels sur la santé
Bibliographic record
Abstract
Dans la cadre de l’initiative Accès aux données de la Table nationale des directeurs de la recherche (TNDR), coordonnée par le Centre de recherche du CHUM (CR-CHUM) et le Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS), l’OBVIA a activement contribué, depuis mai 2021, aux travaux développés au sein du groupe de travail dédié à l’acceptabilité sociale de l’accès et de l’utilisation des données de santé réunissant aux cotés d’une dizaine de partenaires et d’experts au Québec et à l’international. Parmi les travaux issus de ces concertations, ont été élaborés des principes directeurs visant à guider les individus et organisations dans l’adoption de bonnes pratiques pour informer et engager les citoyens dans les projets fondés sur la collecte et la valorisation des données en santé et services sociaux. Le présent document est une réalisation de l’OBVIA en collaboration avec le Groupe de travail sous la responsabilité de Carole Jabet et Cécile Petitgand (FRQS).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.074 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.015 |
| Open science | 0.004 | 0.012 |
| Research integrity | 0.008 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".