Enabling Africa’s implementation of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework through the African digital sequence information data bank
Notice bibliographique
Résumé
The African BioGenome Project (AfricaBP) is a Pan-African effort aimed at sequencing the genomes of 105,000 African endemic and indigenous species to support food systems, conservation, and ensure data-sharing and equitable benefits. This effort aligns with the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF), which aims to prevent or mitigate biodiversity loss while facilitating equitable access and benefit-sharing from genetic resources and Digital Sequence Information (DSI) and securing adequate technical and scientific cooperations. The AfricaBP Open Institute for Genomics and Bioinformatics (AfricaBP Open Institute) is the knowledge exchange programme of the AfricaBP which aims to overcome infrastructural barriers through the development of technology and infrastructure. A key component of AfricaBP Open Institute's vision is the establishment of the African Digital Sequence Information Data Bank for Biodiversity and Agriculture (African DSI Data Bank), a federated platform for storing, analyzing, visualizing and sharing genetic data across the African continent. The African DSI Data Bank will address the current fragmentation of DSI across African institutions by linking existing databases and resources while ensuring compliance with regional and global standards. It will use a federated model, leveraging existing (and new) infrastructures across Africa, that allow institutions and countries to retain data sovereignty while adhering to national, regional, and international access and benefit-sharing regulations. Through a proposed Global Access Point (GAP), researchers will be able to gain equitable access to sequence data and genomic metadata via a decentralized network. Furthermore, to understand the current landscape of biodiversity and agricultural DSI databases, analyses, visualization, and data sharing platforms, AfricaBP Open Institute conducted a survey across Africa, and recorded 161 responses. Although the majority of these participants shared common challenges such as limited infrastructure, funding, and capacity building, the overwhelming indication was that they support an African-based DSI platform through an inclusive governance model. Consequently, we describe the proposed roadmap for the creation of an African DSI Data Bank that includes African DSI federated database, visualization, analysis, and sharing platforms, as well as the ethical, legal, social, KMGBF, and sustainability considerations associated with such an infrastructure.
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 | 0,039 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».