Best practices for genetic resources associated with natural history collections: Recommendations for practical implementation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Researchers associated with natural history museums have made the collection of genetic resources a priority due to their importance in molecular studies, but often the long-term curation of these collections is difficult due to decentralized curation over multiple storage locations and lack of community best practice guidelines for their stewardship. Unlike traditional natural history specimens, the research utility of genetic samples increases with lower storage temperatures and fewer freeze–thaw events and, in addition, their use is consumptive. Collection managers must, therefore, maximize the research potential of each sample by carefully considering use on a case-by-case basis. This paper presents standardized guidelines accumulated for the management of genetic collections associated with natural history collections. These recommended practices are informed by general standards for biorepositories and augmented by information unique to natural history collections with the goal of providing a foundation for those curating genetic samples. Information pertains to all aspects of genetic sample curation and will assist those in making decisions regarding how to collect, store, track, process, and distribute genetic specimen samples. These guidelines also will allow users to make informed decisions regarding how to apply and improve the curation of their collection given their institution's goals and available resources.
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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 | 0,253 | 0,352 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».