The EuroBioBank Network: 10 years of hands-on experience of collaborative, transnational biobanking for rare diseases
Notice bibliographique
Résumé
The EuroBioBank (EBB) network (www.eurobiobank.org) is the first operating network of biobanks in Europe to provide human DNA, cell and tissue samples as a service to the scientific community conducting research on rare diseases (RDs). The EBB was established in 2001 to facilitate access to RD biospecimens and associated data; it obtained funding from the European Commission in 2002 (5th framework programme) and started operation in 2003. The set-up phase, during the EC funding period 2003-2006, established the basis for running the network; the following consolidation phase has seen the growth of the network through the joining of new partners, better network cohesion, improved coordination of activities, and the development of a quality-control system. During this phase the network participated in the EC-funded TREAT-NMD programme and was involved in planning of the European Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure. Recently, EBB became a partner of RD-Connect, an FP7 EU programme aimed at linking RD biobanks, registries, and bioinformatics data. Within RD-Connect, EBB contributes expertise, promotes high professional standards, and best practices in RD biobanking, is implementing integration with RD patient registries and 'omics' data, thus challenging the fragmentation of international cooperation on the field.
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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 | 0,064 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».