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Enregistrement W2559250708 · doi:10.1089/bio.2016.0086

How Biobanks Are Assessing and Measuring Their Financial Sustainability

2016· article· en· W2559250708 sur OpenAlexaff
Antony G. Brown, Devon D. Kelly, Suzanne Vercauteren, William H. Wilson, Alexander Werner

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésBiobankSustainabilityScope (computer science)Context (archaeology)BusinessKnowledge managementComputer scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As guest editors of this sustainability issue of Biopreservation and Biobanking focused on business planning, utilization, and marketing, we invited a number of experts from different sectors of the biobanking arena to provide their views on business planning issues. Each expert was asked to provide a brief background statement on their biobanks, to build a context to understand their answers to the sustainability questions. We hope that these insights and experiences can provide valuable considerations and ideas for other biobanks who wish to develop or refine their own business plans, measure their utilization rates, and work toward financial sustainability. In addition, after the expert input was gathered, the guest editors invited an additional expert to provide summary comments and observations on cost and operational optimization strategies. The broad experiences from all of the experts included and scope of the biobanks they represent should provide a level of relevant representation for all interested parties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,415
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,052 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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