MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969592341 · doi:10.1002/pmic.200700917

Frontiers in glycomics: Bioinformatics and biomarkers in disease An NIH White Paper prepared from discussions by the focus groups at a workshop on the NIH campus, Bethesda MD (September 11–13, 2006)

2007· article· en· W1969592341 sur OpenAlexaff
Nicolle H. Packer, Claus‐Wilhelm von der Lieth, Kiyoko F. Aoki‐Kinoshita, Carlito B. Lebrilla, James C. Paulson, Rahul Raman, Pauline M. Rudd, Ram Sasisekharan, Naoyuki Taniguchi, William S. York

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensPrevention of Organ Failure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycomicsLibrary scienceAdvisory committeeEngineering ethicsData scienceMedicineComputer scienceEngineeringPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key issues relating to glycomics research were discussed after the workshop entitled "Frontiers in Glycomics: Bioinformatics and Biomarkers in Disease" by two focus groups nominated by the organizers. The groups focused on two themes: (i) glycomics as the new frontier for the discovery of biomarkers of disease and (ii) requirements for the development of informatics for glycomics and glycobiology. The mandate of the focus groups was to build consensus on these issues and develop a summary of findings and recommendations for presentation to the NIH and the greater scientific community. A list of scientific priorities was developed, presented, and discussed at the workshops. Additional suggestions were solicited from workshop participants and collected using the workshop mailing list. The results are summarized in this White Paper, authored by the co-chairs of the focus groups.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations152
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePROTEOMICSMême sujetGenetics, Bioinformatics, and Biomedical ResearchTravaux en français237 207