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Enregistrement W4408688464 · doi:10.1089/bio.2024.0128

Experts Speak Forum: Decarbonization for Green Biobanking—The Current Landscape and Challenges for the Future

2025· article· en· W4408688464 sur OpenAlexaffabout
Koh Furuta, Hanh Vu, Daniel Adamek, Armin Ahmadi, Jérôme Baudry, Jajah Fachiroh, Neil Fleshner, Gregory Grossman, Paul Hofman, Marius Ilié, Zisis Kozlakidis, Birendra Kumar Yadav, Élodie Long-Mira, Vineetha Menon, Wayne Ng, Lee Organick, Naghmeh Rastegar, Ryo Shirakashi, Tiiu Sildva, Heidi Wagner

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésBiobankCurrent (fluid)Political scienceEnvironmental planningEngineering ethicsEngineeringEnvironmental scienceBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides an update on the current state of decarbonization efforts in biobanking, reflecting on the evolving discussions at the annual meetings of the International Society for Biological and Environmental Repositories (ISBER). Following roundtable discussions at the 2021 and 2023 meetings, the 2024 ISBER meeting, which was held in Melbourne, Australia, featured a symposium, workshop, and posters dedicated to decarbonization, highlighting its growing significance on a global scale. The introduction of the term "green biobanking" at this meeting marked a pivotal moment, revealing that current decarbonization efforts in biobanking are largely piecemeal and lack a comprehensive, strategic approach. The goal of this article is to clarify the concept of green biobanking and update the community on the latest developments, while carefully outlining potential pathways for future innovation without pressuring biobankers to adopt existing technologies. The discussion includes insights from experts across various sectors. These include experts from the World Health Organization, biobanks in high-income countries, and low- and middle-income countries, as well as from the Canadian academia, preservation technology, industry, artificial intelligence, and education sectors. The authors emphasize the need for collaboration among all stakeholders to drive the field forward through creative disruption and pave the way for a sustainable future in biobanking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,092 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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