Notice bibliographique
Résumé
The term "biobank" first appeared in the scientific literature in 1996 and for the next five years was used mainly to describe human population-based biobanks. In recent years, the term has been used in a more general sense and there are currently many different definitions to be found in reports, guidelines and regulatory documents. Some definitions are general, including all types of biological sample collection facilities. Others are specific and limited to collections of human samples, sometimes just to population-based collections. In order to help resolve the confusion on this matter, we conducted a survey of the opinions of people involved in managing sample collections of all types. This survey was conducted using an online questionnaire that attracted 303 responses. The results show that there is consensus that the term biobank may be applied to biological collections of human, animal, plant or microbial samples; and that the term biobank should only be applied to sample collections with associated sample data, and to collections that are managed according to professional standards. There was no consensus on whether a collection's purpose, size or level of access should determine whether it is called a biobank. Putting these findings into perspective, we argue that a general, broad definition of biobank is here to stay, and that attention should now focus on the need for a universally-accepted, systematic classification of the different biobank types.
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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 | 0,086 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,019 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».