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Enregistrement W192939834 · doi:10.4137/bbi.s451

Ontologies for Bioinformatics

2008· article· en· W192939834 sur OpenAlexaff
Nadine Schuurman, Agnieszka Leszczynski

Notice bibliographique

RevueBioinformatics and Biology Insights · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityComputer scienceOntologyData scienceContext (archaeology)Semantic interoperabilityOpen Biomedical OntologiesSemantics (computer science)Semantic WebMeaning (existential)IDEF5Semantic integrationWorld Wide WebKnowledge managementUpper ontologySemantic Web StackOntology alignmentBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past twenty years have witnessed an explosion of biological data in diverse database formats governed by heterogeneous infrastructures. Not only are semantics (attribute terms) different in meaning across databases, but their organization varies widely. Ontologies are a concept imported from computing science to describe different conceptual frameworks that guide the collection, organization and publication of biological data. An ontology is similar to a paradigm but has very strict implications for formatting and meaning in a computational context. The use of ontologies is a means of communicating and resolving semantic and organizational differences between biological databases in order to enhance their integration. The purpose of interoperability (or sharing between divergent storage and semantic protocols) is to allow scientists from around the world to share and communicate with each other. This paper describes the rapid accumulation of biological data, its various organizational structures, and the role that ontologies play in interoperability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0110,017
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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