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Enregistrement W4315782305 · doi:10.3389/fbioe.2022.1110376

Biofoundries and citizen science can accelerate disease surveillance and environmental monitoring

2023· article· en· W4315782305 sur OpenAlexaff
Martin Holub, Ethan Agena

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosecurityScope (computer science)Citizen scienceBusinessProduct (mathematics)Political sciencePublic relationsComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A biofoundry is a highly automated facility for processing of biological samples. In that capacity it has a major role in accelerating innovation and product development in engineering biology by implementing design, build, test and learn (DBTL) cycles. Biofoundries bring public and private stakeholders together to share resources, develop standards and forge collaborations on national and international levels. In this paper we argue for expanding the scope of applications for biofoundries towards roles in biosurveillance and biosecurity. Reviewing literature on these topics, we conclude that this could be achieved in multiple ways including developing measurement standards and protocols, engaging citizens in data collection, closer collaborations with biorefineries, and processing of samples. Here we provide an overview of these roles that despite their potential utility have not yet been commonly considered by policymakers and funding agencies and identify roadblocks to their realization. This document should prove useful to policymakers and other stakeholders who wish to strengthen biosecurity programs in ways that synergize with bioeconomy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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