How to establish, start and maintain an International Biomedical Research Consortium?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Collaboration is crucial for innovative scientific contributions, often facilitated through consortia, which are particularly valuable for translating medical innovations to patient care. Despite the rise in consortia, there is limited literature available on how to establish a consortium. This paper aims to provide a comprehensive business and strategy plan for establishing and maintaining biomedical consortia. Methods We explored academic databases and used a snowball sampling method to expand our literature pool, including papers relevant to consortia design such as business and strategy plans. Thematic analysis identified recurring themes, and critical evaluations informed our recommendations, supplemented by experiences from establishing the Neuropsychiatric International Consortium of Frontotemporal Dementia (NIC-FTD). Discussion Our review and experience highlight three key elements for launching and maintaining a successful consortium: (1) Establishment steps and considerations, (2) Consortium agreement and strategy planning, and (3) Maintenance strategies. This paper offers practical guidance for scientists and physicians in establishing and maintaining effective consortia by providing a Consortium Strategy Plan. Conclusion This paper provides a detailed Consortium Strategy Plan with the aim to aid the successful establishment and maintenance of biomedical consortia and to support innovative scientific collaboration.
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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 | 0,193 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».