Public–Private Partnerships in Cloud-Computing Services in the Context of Genomic Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Public-private partnerships (PPPs) have been increasingly used to spur and facilitate innovation in a number of fields. In healthcare, the purpose of using a PPP is commonly to develop and/or provide vaccines and drugs against communicable diseases, mainly in developing or underdeveloped countries. With the advancement of technology and of the area of genomics, these partnerships also focus on large-scale genomic research projects that aim to advance the understanding of diseases that have a genetic component and to develop personalized treatments. This new focus has created new forms of PPPs that involve information technology companies, which provide computing infrastructure and services to store, analyze, and share the massive amounts of data genomic-related projects produce. In this article, we explore models of PPPs proposed to handle, protect, and share the genomic data collected and to further develop genomic-based medical products. We also identify the reasons that make these models suitable and the challenges they have yet to overcome. To achieve this, we describe the details and complexities of MSSNG, International Cancer Genome Consortium, and 100,000 Genomes Project, the three PPPs that focus on large-scale genomic research to better understand the genetic components of autism, cancer, rare diseases, and infectious diseases with the intention to find appropriate treatments. Organized as PPP and employing cloud-computing services, the three projects have advanced quickly and are likely to be important sources of research and development for future personalized medicine. However, there still are unresolved matters relating to conflicts of interest, commercialization, and data control. Learning from the challenges encountered by past PPPs allowed us to establish that developing guidelines to adequately manage personal health information stored in clouds and ensuring the protection of data integrity and privacy would be critical steps in the development of future PPPs.
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.
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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle