The Biosafety Research Road Map: The Search for Evidence to Support Practices in Human and Veterinary Laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lack of evidence-based information regarding potential biological risks can result in inappropriate or excessive biosafety and biosecurity risk-reduction strategies. This can cause unnecessary damage and loss to the physical facilities, physical and psychological well-being of laboratory staff, and community trust. A technical working group from the World Organization for Animal Health (WOAH, formerly OIE), World Health Organization (WHO), and Chatham House collaborated on the Biosafety Research Roadmap (BRM) project. The goal of the BRM is the sustainable implementation of evidence-based biorisk management of laboratory activities, particularly in low-resource settings, and the identification of gaps in the current biosafety and biosecurity knowledge base. Methods: A literature search was conducted for the basis of laboratory design and practices for four selected high-priority subgroups of pathogenic agents. Potential gaps in biosafety were focused on five main sections, including the route of inoculation/modes of transmission, infectious dose, laboratory-acquired infections, containment releases, and disinfection and decontamination strategies. Categories representing miscellaneous, respiratory, bioterrorism/zoonotic, and viral hemorrhagic fever pathogens were created within each group were selected for review. Results: Information sheets on the pathogens were developed. Critical gaps in the evidence base for safe sustainable biorisk management were identified. Conclusion: The gap analysis identified areas of applied biosafety research required to support the safety, and the sustainability, of global research programs. Improving the data available for biorisk management decisions for research with high-priority pathogens will contribute significantly to the improvement and development of appropriate and necessary biosafety, biocontainment and biosecurity strategies for each agent.
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 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 | 0,044 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».