Abstract IA012: The NCTN biospecimen banks resource
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The National Clinical Trials Network (NCTN) Biospecimen Banks receive, process, store, and distribute various types of human biospecimens collected on NCTN clinical trials. The NCTN Biospecimen Banks serve as a critical resource for the cancer research community by providing researchers with quality, clinically annotated biospecimens, ultimately supporting a variety of translational research efforts. Biospecimen access is open to qualified investigators across the entire research community, not just NCTN members, providing opportunities for secondary use in hypothesis-driven studies. Transparent access to these resources is facilitated through the NCTN Catalog and NCTN Navigator, which include publicly available biospecimen inventories. Investigators can explore available biospecimens and submit requests that are subsequently reviewed for scientific merit by the National Cancer Institute (NCI). The NCTN Biospecimen Banks are a unique resource that enables the use of diverse, clinically annotated biospecimens to support research addressing cancer health disparities, precision oncology, and other translational research efforts that will ultimately improve cancer prevention, treatment, and outcomes. Citation Format: Heather A. Lankes, Mark A. Watson, Jeffry P. Simko, Nilsa C. Ramirez, Scott D. Jewell, Lois E. Shepherd, Sumana Dey, Hala R. Makhlouf. The NCTN biospecimen banks resource [abstract]. In: Proceedings of the 18th AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities; 2025 Sep 18-21; Baltimore, MD. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2025;34(9 Suppl):Abstract nr IA012.
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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 | 0,020 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,425 | 0,302 |
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 ».