Developing a protocol for bioinformatics analysis: An integrated information behavior and task analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this research is to capture, understand, and model the process used by bioinformatics analysts when facing a specific scientific problem. Integrating information behavior with task analysis, we interviewed 20 bioinformatics experts about the process they follow to conduct a typical bioinformatics analysis—a functional analysis of a gene, and then used a task analysis approach to model that process. We found that each expert followed a unique process in using bioinformatics resources, but had significant similarities with their peers. We synthesized these unique processes into a standard research protocol, from which we developed a procedural model that describes the process of conducting a functional analysis of a gene. The model protocol consists of a series of 16 individual steps, each of which specifies detail for the type of analysis, how and why it is conducted, the tools used, the data input and output, and the interpretation of the results. The linking of information behavior and task analysis research is a novel approach, as it provides a rich high‐level view of information behavior while providing a detailed analysis at the task level. In this article we concentrate on the latter.
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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 | 0,152 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».