Applying Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable Principles to Biospecimens and Biobanks
Notice bibliographique
Résumé
The importance of stimulating greater sharing of data for use and reuse in health research is widely recognized. To this end, the findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) principles for data have been developed and widely accepted in the research community. Research biospecimens are a resource that leads to much of this health research data but are also a form of data. Therefore, the FAIR principles should apply to biospecimens. Nevertheless, there is a widespread problem of not sharing biospecimen resources that is clearly visible within the research arena. The impacts of this are likely to include diversion of precious research funds into compiling duplicate biospecimen cohorts, detraction from research productivity as researchers compete for and create duplicate resources, and deterrence of attempts to assess research reproducibility. This article explores some of the barriers that may limit availability of FAIR biospecimens. These barriers relate to the type of biospecimen collections and the characteristics of the custodians that influence their intention and interest in sharing. Barriers also relate to the ethical, legal, and social issues concerning collections, the research context of the collections, and cost and expertise involved in repurposing collections to enable sharing. Several solutions to increase sharing are identified. Some have recently been implemented, including enhancing biospecimen locators with tools to guide researchers and facilitating transfer of research collections to centralized biobank infrastructures at the conclusion of projects. New proposed solutions include improving search capabilities within publication databases, and introduction of evidence-based justifications for all new collections into peer-reviewed grant competition processes. It is recognized that there are both scientific factors and practical reasons that can impose limits to sharing biospecimens. However, funding availability, productivity, and progress in health research all stand to benefit from improved sharing of research biospecimen collections.
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 | 0,219 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,048 |
| Communication savante | 0,036 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».