An Australian Biobank Certification Scheme: A Study of Economic Costs to Participating Biobanks
Notice bibliographique
Résumé
Biobanks face increasing demands for research materials of consistent quality, which can be used in collaborative studies. Several countries and some international agencies have made formal efforts to standardize biobank operations and outputs. These include the establishment of best practice guidelines for collection management, and certification programs. Such guidelines and programs increase biobanks' opportunities for participation in high impact research and funding. However, they also impose economic and time costs, which may burden biobanks. This study aimed to estimate the costs of gaining certification and maintaining certification (i.e., committing extra resources to continue standards) for three cancer biobanks participating in a biobank certification program in New South Wales, Australia. To gather cost data for a range of cancer biobanks, we recruited three with different full time equivalent (FTE) staff levels (1.0-3.0), recognizing FTE staff level as an indicator of resources and operating scale. In extended interviews with staff, we gathered biobanks' expected costs in obtaining and annually maintaining certification. The biobank with the highest staff level reported the lowest expected costs in gaining certification, due to the strong prealignment of its present operations with certification requirements. The other biobanks expected higher costs as their operations required greater adjustments. Overall, relative costs of gaining certification were between 2% and 6% of current total annual wage costs. To the authors' knowledge, this is the first such costing study of a biobank certification program. Supplementary Data include the interview schedule that other biobanks may use to estimate their own economic certification costs.
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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 | 0,003 |
| 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 ».