Access Governance for Biobanks: The Case of the BioSHaRE-EU Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Currently, researchers have to apply separately to individual biobanks if they want to carry out studies that use samples and data from multiple biobanks. This article analyzes the access governance arrangements of the original five biobank members of the Biobank Standardisation and Harmonisation for Research Excellence in the European Union (BioSHaRE-EU) project in Finland, Germany, the Netherlands, Norway, and the United Kingdom to identify similarities and differences in policies and procedures, and consider the potential for internal policy "harmonization." Our analysis found differences in the range of researchers and organizations eligible to access biobanks; application processes; requirements for Research Ethics Committee approval; and terms of Material Transfer Agreements relating to ownership and commercialization. However, the main elements of access are the same across biobanks; access will be granted to bona fide researchers conducting research in the public interest, and all biobanks will consider the scientific merit of the proposed use and it's compatibility with the biobank's objectives. These findings suggest potential areas for harmonization across biobanks. This could be achieved through a single centralized application to a number of biobanks or a system of mutual recognition that places a presumption in favor of access to one biobank if already approved by another member of the same consortium. Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure-European Research Infrastructure Consortia (BBMRI-ERIC), a European consortium of biobanks and bioresources with its own ethical, legal, and social implications (ELSI) common service, could provide a platform by developing guidelines for harmonized internal processes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».