Biobanking in the COVID-19 Era and Beyond: Part 1. How Early Experiences Can Translate into Actionable Wisdom
Notice bibliographique
Résumé
The era of COVID-19 has brought about a number of novel challenges for the global biobanking community. To better position the biobanking community to cope with current and future challenges, the International Society for Biological and Environmental Repositories (ISBER) COVID-19 Response Task Force was convened to identify needs and gaps in biobanking tools (existing resources that support good practice), for example, standards, best practices, business, etc. and to make recommendations to benefit the community. Toward these goals, the Task Force assembled a set of questions to explore individual biobanks' experiences, with emphasis on identification of key challenges and approaches, including tools employed. A survey was designed with the use of these questions and administered by ISBER. This article presents a summary of the aggregated data obtained from the survey responses, illustrating some of the major issues encountered and identifying which tools the survey respondents found most useful. In particular, this article focuses on the challenges identified during the early months of the COVID-19 era. Recommendations are provided to support biobank emergency preparedness for the future, address lessons learned, and propose solutions to bridge identified gaps. The analysis and the complete survey dataset will also inform the larger Task Force goal to develop specific tool recommendations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».