Biospecimen User Fees: Global Feedback on a Calculator Tool
Notice bibliographique
Résumé
The notion of attributing user fees to researchers for biospecimens provided by biobanks has been discussed frequently in the literature. However, the considerations around how to attribute the cost for these biospecimens and data have, until recently, not been well described. Common across most biobank disciplines are similar factors that influence user fees such as capital and operating costs, internal and external demand, and market competition. A biospecimen user fee calculator tool developed by CTRNet, a tumor biobank network, was published in 2014 and is accessible online at www.biobanking.org . The next year a survey was launched that tested the applicability of this user fee tool among a global health research biobank user base, including both cancer and noncancer biobanking. Participants were first asked to estimate user fee pricing for three hypothetical user scenarios based on their biobanking experience (estimated pricing) and then to calculate fees for the same scenarios using the calculator tool (calculated pricing). Results demonstrated variation in estimated pricing that was reduced by calculated pricing. These results are similar to those found in a similar previous study restricted to a group of Canadian tumor biobanks. We conclude that the use of a biospecimen user fee calculator contributes to reduced variation of user fees and for biobank groups (e.g., biobank networks), could become an important part of a harmonization strategy.
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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 | 0,120 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,011 |
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 ».