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Enregistrement W3204844433 · doi:10.1016/j.ijheh.2021.113826

A human biomonitoring (HBM) Global Registry Framework: Further advancement of HBM research following the FAIR principles

2021· review· en· W3204844433 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hygiene and Environmental Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesJoint Research CentreNetherlands Research Centre for Integrated Solid Earth SciencesEuropean Commission
Mots-clésComputer scienceRisk analysis (engineering)Data scienceData miningMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data generated by the rapidly evolving human biomonitoring (HBM) programmes are providing invaluable opportunities to support and advance regulatory risk assessment and management of chemicals in occupational and environmental health domains. However, heterogeneity across studies, in terms of design, terminology, biomarker nomenclature, and data formats, limits our capacity to compare and integrate data sets retrospectively (reuse). Registration of HBM studies is common for clinical trials; however, the study designs and resulting data collections cannot be traced easily. We argue that an HBM Global Registry Framework (HBM GRF) could be the solution to several of challenges hampering the (re)use of HBM (meta)data. The aim is to develop a global, host-independent HBM registry framework based on the use of harmonised open-access protocol templates from designing, undertaking of an HBM study to the use and possible reuse of the resulting HBM (meta)data. This framework should apply FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) principles as a core data management strategy to enable the (re)use of HBM (meta)data to its full potential through the data value chain. Moreover, we believe that implementation of FAIR principles is a fundamental enabler for digital transformation within environmental health. The HBM GRF would encompass internationally harmonised and agreed open access templates for HBM study protocols, structured web-based functionalities to deposit, find, and access harmonised protocols of HBM studies. Registration of HBM studies using the HBM GRF is anticipated to increase FAIRness of the resulting (meta)data. It is also considered that harmonisation of existing data sets could be performed retrospectively. As a consequence, data wrangling activities to make data ready for analysis will be minimised. In addition, this framework would enable the HBM (inter)national community to trace new HBM studies already in the planning phase and their results once finalised. The HBM GRF could also serve as a platform enhancing communication between scientists, risk assessors, and risk managers/policy makers. The planned European Partnership for the Assessment of Risk from Chemicals (PARC) work along these lines, based on the experience obtained in previous joint European initiatives. Therefore, PARC could very well bring a first demonstration of first essential functionalities within the development of the HBM GRF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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