Governance of a global genetic resource commons for non-commercial research: A case-study of the DNA barcode commons
Notice bibliographique
Résumé
Life sciences research that uses genetic resources is increasingly collaborative and global, yet collective action remains a significant barrier to the creation and management of shared research resources. These resources include sequence data and associated metadata, and biological samples, and can be understood as a type of knowledge commons. Collective action by stakeholders to create and use knowledge commons for research has potential benefits for all involved, including minimizing costs and sharing risks, but there are gaps in our understanding of how institutional arrangements may promote such collective action in the context of global genetic resources. We address this research gap by examining the attributes of an exemplar global knowledge commons: The DNA barcode commons. DNA barcodes are short, standardized gene regions that can be used to inexpensively identify unknown specimens, and proponents have led international efforts to make DNA barcodes a standard species identification tool. Our research examined if and how attributes of the DNA barcode commons, including governance of DNA barcode resources and management of infrastructure, facilitate global participation in DNA barcoding efforts. Our data sources included key informant interviews, organizational documents, scientific outputs of the DNA barcoding community, and DNA barcode record submissions. Our research suggested that the goal of creating a globally inclusive DNA barcode commons is partially impeded by the assumption that scientific norms and expectations held by researchers in high income countries are universal. We found scientific norms are informed by a complex history of resource misappropriation and mistrust between stakeholders. DNA barcode organizations can mitigate the challenges caused by its global membership through creating more inclusive governance structures, developing norms for the community are specific to the context of DNA barcoding, and through increasing awareness and knowledge of pertinent legal frameworks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».