Genomics for All: International Open Science Genomics Projects and Capacity Building in the Developing World
Notice bibliographique
Résumé
Genomic medicine applications have the potential to considerably improve health care in developing countries in the coming years. However, if developing countries do not improve their capacity for research and development (R&D) in the field, they might be left out of the genomics revolution. Large-scale and widely accessible databases for storing and analyzing genomic data are crucial tools for the advancement of genomic medicine. Building developing countries' capacity in genomics is accordingly closely linked to their involvement in international human genomics research initiatives. The purpose of this paper is to conduct a pilot study on the impact of international open science genomics projects on capacity building in R&D in developing countries. Using indicators we developed in previous work to measure the performance of international open science genomics projects, we analyse the policies and practices of four key projects in the field: the International HapMap Project, the Human Heredity and Health in Africa Initiative, the Malaria Genomic Epidemiology Network and the Structural Genomics Consortium. The results show that these projects play an important role in genomics capacity building in developing countries, but play a more limited role with regard to the potential redistribution of the benefits of research to the populations of these countries. We further suggest concrete initiatives that could facilitate the involvement of researchers from developing countries in the international genomics research community and accelerate capacity building in the developing world.
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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 | 0,022 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».