International Charter of principles for sharing bio-specimens and data
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing international agreement on the need to provide greater access to research data and bio-specimen collections to optimize their long-term value and exploit their potential for health discovery and validation. This is especially evident for rare disease research. Currently, the rising value of data and bio-specimen collections does not correspond with an equal increase in data/sample-sharing and data/sample access. Contradictory legal and ethical frameworks across national borders are obstacles to effective sharing: more specifically, the absence of an integrated model proves to be a major logistical obstruction. The Charter intends to amend the obstacle by providing both the ethical foundations on which data sharing should be based, as well as a general Material and Data Transfer Agreement (MTA/DTA). This Charter is the result of a careful negotiation of different stakeholders' interest and is built on earlier consensus documents and position statements, which provided the general international legal framework. Further to this, the Charter provides tools that may help accelerate sharing. The Charter has been formulated to serve as an enabling tool for effective and transparent data and bio-specimen sharing and the general MTA/DTA constitutes a mechanism to ensure uniformity of access across projects and countries, and may be regarded as a consistent basic agreement for addressing data and material sharing globally. The Charter is forward looking in terms of emerging issues from the perspective of a multi-stakeholder group, and where possible, provides strategies that may address these issues.
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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 | 0,184 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,026 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».