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Enregistrement W4387526943 · doi:10.1371/journal.pgph.0001568

Specimen sharing for epidemic preparedness: Building a virtual biorepository system from local governance to global partnerships

2023· article· en· W4387526943 sur OpenAlexfundno aff
Judith Giri, Laura Pezzı, Rodrigo Cachay, Rosa Margarita Gèlvez Ramirez, Adriana Tami, Sarah Bethencourt, Anyela Lozano‐Parra, Eduardo Gotuzzo, Julia Poje, Thomas Jaenisch, May Chu

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsHorizon 2020 Framework ProgrammeCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Commission
Mots-clésBiorepositoryGeneral partnershipPreparednessCorporate governanceBusinessKnowledge managementData sharingPublic relationsBiobankPolitical scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a framework for a federated, virtual biorepository system (VBS) with locally collected and managed specimens, as a 'global public good' model based on principles of equitable access and benefit sharing. The VBS is intended to facilitate timely access to biological specimens and associated data for outbreak-prone infectious diseases to accelerate the development and evaluation of diagnostics, assess vaccine efficacy, and to support surveillance and research needs. The VBS is aimed to be aligned with the WHO BioHub and other specimen sharing efforts as a force multiplier to meet the needs of strengthening global tools for countering epidemics. The purpose of our initial research is to lay the basis of the collaboration, management and principles of equitable sharing focused on low- and middle-income country partners. Here we report on surveys and interviews undertaken with biorepository-interested parties to better understand needs and barriers for specimen access and share examples from the ZIKAlliance partnership on the governance and operations of locally organized biorepositories.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,025
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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