More recently, I have updated http:/cycleplanner.wjst.de with many more custome layers. It’s  a bit cumbersome to find  the best data sets out there while using it in leaflet is usually straightforward. Openstreetmap items work great with the overpass api which has a bit complicated syntax. Here is an example of an OR (union) query

var fuel = new L.OverPassLayer({
query: "(node['amenity'='fuel'](BBOX);node['amenity'='fast_food'](BBOX);node['amenity'='kiosk'](BBOX););(._;>;);out;"
});

Es gibt eine kindliche Erkrankung, die nur bei Vitamin D Prophylaxe auftritt: die idiomatische infantile Hyperkalzämie Lightwood (OMIM 143880). Die Ursache, eine oder mehrere Mutationen im Vitamin besser Hormon D abbauenden Enzym CYP24A1, wurden  erstmals durch Schlingmann 2011 charakterisiert. Diese Kinder leiden an einer Hyperkalzämie, Wachstumsverzögerung, Erbrechen, Dehydration und Nephrokalzinose. Mittlerweile sind noch mehr Mutationen bekannt:

Offensichtlich gibt es hier auch  benigne Formen. Ob ein Mutationsscreening vor einer Vitamin D Prophylaxe Sinn macht (“Präzisionsmedizin“)? Dazu müsste man erstmal die Prävalenz der CYP24A1 Varianten in der Bevölkerung kennen, Schlingmann schätzt zumindest 100 Fälle / Jahr in England.

academics hat einen interessanten Kommentar

So wird von einem Abendvortrag Grundsätzliches und Überspannendes erwartet, wohingegen ein Vortrag am späteren Samstagnachmittag allenfalls zarte Ergänzungen beisteuern sollte. Die performative Herausforderung schließt unmittelbar daran an, indem der Referent darauf geprüft wird, ob er die ihm zugedachte Rolle auszufüllen vermag. Verzichtet der Abendvortragende auf die große Geste des Universalgelehrten, gilt er als Enttäuschung. Übt sich der Nachwuchs hingegen in zu forscher Thesenbildung, wirkt er anmaßend. Die Kunst der Tagungsorganisation besteht darin, die Choreografie der Rollen möglichst passgenau vorzuzeichnen. Nachwuchsleute werden daher meist auf Zeiten gesetzt, in denen sich Hunger mit nachlassender Konzentration und Abfahrtszeiten von Zügen überschneidet. Die akademischen Top-Acts wiederum eröffnen Sektionen, stemmen einen Solopart oder den Impulsvortrag zum Tagungsauftakt. So besitzt jede Rolle ihre eigene Uhrzeit.

There is an interesting course at ETH Zürich

Should science be free from moral, political or ideological influences? According to the so-called value-free ideal it should. Many scientists think of themselves as committed to truth and objectivity and nothing else. In this seminar, we will track the history of the value-free ideal and engage in a debate about the potential role of so-called non-epistemic values in science.
Course Objective
In the past decades, philosophers of science have begun to challenge the value-free ideal in science. With the help of recent literature from the philosophy of science, students will be introduced to the debate on values in science and the reasons for why the value-free ideal has come under attack. They will be familiarized with the distinction between epistemic (truth-conducive) values and so-called non-epistemic values. The course aims at enabling students to critically reflect the potential role of non-epistemic values in science.

Quelle www.brandeins.de diskutiert eine Arbeit aus Nature 2009:

Das US-amerikanische Wissenschaftsmagazin präsentierte eine Studie von Datenwissenschaftlern in Diensten von Google und Yahoo. Die konnten plausibel nachweisen: Wenn viele Leute Suchwörter wie „Grippesymptome“ oder „Apotheke in der Nähe“ eingeben, lassen sich geografische Ausbreitungen von Seuchen nahezu in Echtzeit berechnen, ohne dass irgendjemand mit einem einzigen Arzt sprechen muss. Die Anwendung dazu nannten sie GFT, Google Flu Trends.
Mit gesundem Menschenverstand leicht nachzuvollziehen war, dass die Methode um ein Vielfaches präziser und schneller sein würde als das gängige Verfahren des amerikanischen Centers for Disease Control and Prevention. Die Beamten der Behörde sammeln Fragebögen bei Arztpraxen zu Patientenzahlen ein und rechnen mit ein bis zwei Wochen Zeitverzögerung die gesundheitliche Lage der Nation hoch.

Dann aber kam eine Arbeit in Science 2014

Rückblickend hatte sich die Vorhersagequalität von GFT als lausig erwiesen. Die Beamten mit ihren Fragebögen hatten im Durchschnitt bessere Vorhersagearbeit geleistet. Kurz darauf wurde eine Studie von Datenwissenschaftlern rund um den Harvard-Ökonom Ryan Kennedy publiziert, die den Aufstieg und Fall des Datenmusterknaben Google Flu Trends zur Parabel für Big-Data-Analytik insgesamt erklärte.

siehe auch Wired “What We Can Learn From the Epic Failure of Google Flu Trends?”