Gender and Vote Choice in the 2006 Canadian Election
Notice bibliographique
Résumé
We have expanded the reference set of proteins used in SELCON3 by including 11 additional proteins (selected from the reference sets of Yang and co-workers and Keiderling and co-workers). Depending on the wavelength range and whether or not denatured proteins are included in the reference set, five reference sets were constructed with the number of reference proteins varying from 29 to 48. The performance of three popular methods for estimating protein secondary structure fractions from CD spectra (implemented in software packages CONTIN, SELCON3, and CDSSTR) and a variant of CONTIN, CONTIN/LL, that incorporates the variable selection method in the locally linearized model in CONTIN, were examined using the five reference sets described here, and a 22-protein reference set. Secondary structure assignments from DSSP were used in the analysis. The performances of all three methods were comparable, in spite of the differences in the algorithms used in the three software packages. While CDSSTR performed the best with a smaller reference set and larger wavelength range, and CONTIN/LL performed the best with a larger reference set and smaller wavelength range, the performances for individual secondary structures were mixed. Analyzing protein CD spectra using all three methods should improve the reliability of predicted secondary structural fractions. The three programs are provided in CDPro software package and have been modified for easier use with the different reference sets described in this paper. CDPro software is available at the website: http://lamar.colostate.edu/ approximately sreeram/CDPro.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».