Genomics in the land of regulatory science
Notice bibliographique
Résumé
Genomics science has played a major role in the generation of new knowledge in the basic research arena, and currently question arises as to its potential to support regulatory processes. However, the integration of genomics in the regulatory decision-making process requires rigorous assessment and would benefit from consensus amongst international partners and research communities. To that end, the Global Coalition for Regulatory Science Research (GCRSR) hosted the fourth Global Summit on Regulatory Science (GSRS2014) to discuss the role of genomics in regulatory decision making, with a specific emphasis on applications in food safety and medical product development. Challenges and issues were discussed in the context of developing an international consensus for objective criteria in the analysis, interpretation and reporting of genomics data with an emphasis on transparency, traceability and "fitness for purpose" for the intended application. It was recognized that there is a need for a global path in the establishment of a regulatory bioinformatics framework for the development of transparent, reliable, reproducible and auditable processes in the management of food and medical product safety risks. It was also recognized that training is an important mechanism in achieving internationally consistent outcomes. GSRS2014 provided an effective venue for regulators andresearchers to meet, discuss common issues, and develop collaborations to address the challenges posed by the application of genomics to regulatory science, with the ultimate goal of wisely integrating novel technical innovations into regulatory decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».