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空间数据溯源与伦理报告
aaag-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
405
本指南用于撰写涉及空间数据的学术研究稿件。它详细介绍了数据溯源、投影、处理流程的完整记录,并强调了地理隐私保护和人类受试者伦理(IRB/知情同意)等关键伦理标准。帮助用户确保研究成果具备最高的科学性和可复现性。
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CSCW研究产物伦理发布指南
cscw-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
322
提供了CSCW研究成果(数据、代码、工具)的发布规范和伦理指南。指导研究人员如何进行去身份化处理,通过多重攻击测试(如引用搜索、联合攻击)确保数据安全,保护真实社区的隐私,构建可信赖的发布包。
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研究伦理、知情同意与问责
curranthro-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
402
本技能指导研究人员处理人类学和社科文稿的伦理与问责问题。它强调“不伤害原则”,覆盖从项目规划到最终发表的整个生命周期,指导如何获取持续知情同意、保护弱势群体隐私、处理文化遗产和人骨归还等。确保所有数据共享和知识再利用始终以伦理道德为最高准则。
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开放科学与透明度指南
devpsych-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
420
本指南详细指导发展心理学研究人员如何满足严格的“开放科学”要求。它涵盖了使用持久标识符(DOI)进行数据和材料共享的最佳实践、必须进行假设预注册、样本量论证,并特别强调了在处理未成年人和弱势群体数据时必须遵循的伦理和隐私保护规范,旨在提高研究的合规性和可重复性。
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数据与透明度声明指南
spq-data-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
274
本指南适用于撰写投递至《社会心理学季刊》(SPQ) 的稿件,帮助作者制定数据、代码和材料的透明度声明。它清晰阐述了期刊关于数据共享的指导原则(鼓励而非强制),涵盖量化和定性研究报告规范,并强调必须遵守ASA伦理标准和保护参与者隐私。
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临床文本批处理
batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息(PII)提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能,确保处理数千份病历时数据安全、资源高效,且不会占用过多内存。
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PII召回率模型基准测试
benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
199
该工具用于对个人身份信息(PII)检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值,强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准,确保识别出的关键信息没有漏报,避免隐私数据泄露。
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隐私政策配置与脱敏处理
configuring-privacy-policies
maziyarpanahi/openmed
400
本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略,支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求,选择合适的策略,确保数据脱敏、替换或假名化,从而满足数据共享和研究的合规需求。
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临床数据文本去标识化
deidentify-a-dataset
maziyarpanahi/openmed
362
该工具用于对本地的结构化数据集(如CSV, JSONL, Parquet)中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息(PHI),生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要,从而实现数据的安全共享和分析,同时确保源数据的隐私不泄露。
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OpenMed MCP服务器工具部署
deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
235
该技能部署了OpenMed模型上下文协议(MCP)服务器,将临床NLP工具(如命名实体识别、PII提取和去标识化)封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能,并在本地设备上安全运行,确保用户数据隐私。
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日志PHI脱敏与安全防护
enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士,用于防止受保护的健康信息(PHI)泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行,通过正则表达式脱敏结构化标识符(如SSN、邮箱),并使用模型处理自由文本PHI,确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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去标识化泄漏检测门禁
gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
279
该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化(召回率下降)或是否泄露了关键的个人身份信息(PHI)。通过失败构建,确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并,从而防止数据泄露。
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