Navigating the perfect [data] storm
Notice bibliographique
Résumé
Bioscience has recently undergone a series of knowledge-based and technological revolutions. A critical consequence has been increasing recognition of the need to invest in infrastructure. Good access to data (and samples) from multiple studies is axiomatic to the value of this infrastructure. Access must be streamlined, secure, and based upon transparent and ‘fair’ decision making. It must be clear who has created and who has used which data. Ethico-legal policies and guidelines, which reflect dominant local cultural and societal norms, must take account of the increasingly global nature of bioscience research. A robust data infrastructure must also be attentive to the translational aims and social impact of its knowledge generation. In order to maintain the trust of its constituency – the general public as well as professional, political, commercial stakeholders – it must develop mechanisms to take account of all of these perspectives. These considerations form the basis of an emerging data economy. Building on extant achievements and pursuing the ideas outlined here could revolutionise the way we use and manage large-scale data. They have critical implications for biomedical and public health research communities and will be of central relevance for healthcare managers and policy makers, governments and industry. However, if the major challenges are to be met we must continue to invest,both nationally and internationally, in developing the cooperative infrastructures that provide a complementary foil to competitive resourcing mechanisms that drive hypothesis-driven science.
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 | 0,157 | 0,390 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,036 | 0,074 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,012 |
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 ».