No time for complacency: The CoVaRR-Net Biobank is an essential element of laboratory preparedness for infectious disease outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 pandemic highlighted the need for rapid, collaborative, and population-centric research to define health impact, develop health care policies and establish reliable diagnostic and surveillance tests. Critical for these objectives were in-depth clinical data collected in standardized fashion and large numbers of various types of human samples prior and post-viral encounter. As the pandemic evolved with the emergence of new variants of concern (VOCs), access to samples and data from infected and vaccinated individuals were needed to monitor immune durability, the possibility of increased transmissibility and virulence, and vaccine protection against new and emerging VOCs. Therefore, essential to the pandemic response is a strong laboratory and data research component, supported by effective biobanking and data sharing. Critically important to the speed of the research response is the rapid access to biobanked samples. To address critical challenges brought to light by the pandemic, the Coronavirus Variants Rapid Response Network (CoVaRR-Net), funded by the Canadian Institutes of Health Research, was established to coordinate research efforts to provide rapid evidence-based responses to emerging VOCs. The purpose of this paper is to introduce the CoVaRR-Net Biobank and define its contribution to pandemic preparedness.
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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 | 0,068 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,017 |
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 ».