Semi Automated Transformation to OWL Formatted Files as an Approach to Data Integration
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This article is part of the Focus Theme of METHODS of Information in Medicine on "Managing Interoperability and Complexity in Health Systems". BACKGROUND: Data heterogeneity is one of the critical problems in analysing, reusing, sharing or linking datasets. Metadata, whilst adding semantic description to data, adds an additional layer of complexity in the heterogeneity of metadata descriptors themselves. This can be managed by using a pre-defined model to extract the metadata, but this can reduce the richness of the data extracted. OBJECTIVES: to link the South London Stroke Register (SLSR), the London Air Pollution toolkit (LAP) and the Clinical Practice Research Datalink (CPRD) while transforming data into the Web Ontology Language (OWL) format. METHODS: We used a four-step transformation approach to prepare meta-descriptions, convert data, generate and update meta-classes and generate OWL files. We validated the correctness of the transformed OWL files by issuing queries and assessing results against the original source data. RESULTS: We have transformed SLSR LAP and CPRD into OWL format. The linked SLSR and CPRD OWL file contains 3644 male and 3551 female patients. The linked SLSR and LAP OWL file shows that there are 17 out of 35 outward postcode areas, where no overlapping data can support further analysis between SLSR and LAP. CONCLUSIONS: Our approach generated a resultant set of transformed OWL formatted files, which are in a query-able format to run individual queries, or can be easily converted into other more suitable formats for further analysis, and the transformation was faithful with no loss or anomalies. Our results have shown that the proposed method provides a promising general approach to address data heterogeneity.
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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».