Special issue on Linked Data for Health Care and the Life Sciences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Health Care and Life Sciences (HCLS) have long been a test-bed for the standards proposed by the W3C to build the Semantic Web1: since HCLS is descriptive by nature and its descriptions have traditionally been produced according to ad-hoc schemas in isolated resources, HCLS offers an ideal use case for technologies like RDF2, SPARQL3 and OWL4 [1,4]. This “marriage” of the HCLS domain with semantic technologies has resulted in a collection of resources that can be regarded as an HCLS-focused working implementation of the idea of the Semantic Web: the socalled Life Sciences Semantic Web (LSSW). As part of the process of implementing the LSSW, the HCLS community has adopted the Linked Data practices to publish information in a machine-friendly and linkable fashion [3], as a “down-to-earth” version of a prospective fully-fledged Semantic Web. This has resulted in members of the HCLS community, like the W3C HCLS Interest Group5, considerably contributing to the Linked Open Data (LOD) endeavour, with datasets like Bio2RDF [2] and Linked Open Drug Data (LODD) [5]. As the LOD network grows, producers and consumers alike are facing new challenges regarding interoperable vocabularies, filtering, graphical interfaces,
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle