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Enregistrement W2021074129 · doi:10.1371/journal.pone.0154556

The Ontology for Biomedical Investigations

2016· article· en· W2021074129 sur OpenAlexaff
Anita Bandrowski, Ryan R. Brinkman, Mathias Brochhausen, Matthew Brush, Bill Bug, Marcus C. Chibucos, Kevin Clancy, Mélanie Courtot, Dirk Derom, Michel Dumontier, Liju Fan, Jennifer Fostel, Gilberto Fragoso, F. Gibson, Alejandra González-Beltrán, Melissa Haendel, Yongqun He, Mervi Heiskanen, Tina Hernandez‐Boussard, Mark Jensen, Yu Lin, Allyson Lister, Phillip Lord, James Malone, Elisabetta Manduchi, Monnie McGee, Norman Morrison, James A. Overton, Helen Parkinson, Bjoern Peters, Philippe Rocca‐Serra, Alan Ruttenberg, Susanna‐Assunta Sansone, Richard H. Scheuermann, Daniel Schober, Barry Smith, Larisa Soldatova, Christian J. Stoeckert, Chris Taylor, Carlo Torniai, Jessica A. Turner, Randi Vita, Patricia L. Whetzel, Jie Zheng

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesDivision of Biological InfrastructureNational Institute of General Medical SciencesNational Center for Advancing Translational SciencesAgence Nationale de la RechercheNational Human Genome Research InstituteEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute on Drug AbuseCalifornia Institute for Regenerative MedicineNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésOpen Biomedical OntologiesOntologyComputer scienceProcess ontologyData scienceUpper ontologyInteroperabilityBiological databaseOntology-based data integrationWorld Wide WebInformation retrievalSemantic WebSuggested Upper Merged OntologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ontology for Biomedical Investigations (OBI) is an ontology that provides terms with precisely defined meanings to describe all aspects of how investigations in the biological and medical domains are conducted. OBI re-uses ontologies that provide a representation of biomedical knowledge from the Open Biological and Biomedical Ontologies (OBO) project and adds the ability to describe how this knowledge was derived. We here describe the state of OBI and several applications that are using it, such as adding semantic expressivity to existing databases, building data entry forms, and enabling interoperability between knowledge resources. OBI covers all phases of the investigation process, such as planning, execution and reporting. It represents information and material entities that participate in these processes, as well as roles and functions. Prior to OBI, it was not possible to use a single internally consistent resource that could be applied to multiple types of experiments for these applications. OBI has made this possible by creating terms for entities involved in biological and medical investigations and by importing parts of other biomedical ontologies such as GO, Chemical Entities of Biological Interest (ChEBI) and Phenotype Attribute and Trait Ontology (PATO) without altering their meaning. OBI is being used in a wide range of projects covering genomics, multi-omics, immunology, and catalogs of services. OBI has also spawned other ontologies (Information Artifact Ontology) and methods for importing parts of ontologies (Minimum information to reference an external ontology term (MIREOT)). The OBI project is an open cross-disciplinary collaborative effort, encompassing multiple research communities from around the globe. To date, OBI has created 2366 classes and 40 relations along with textual and formal definitions. The OBI Consortium maintains a web resource (http://obi-ontology.org) providing details on the people, policies, and issues being addressed in association with OBI. The current release of OBI is available at http://purl.obolibrary.org/obo/obi.owl.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0150,021
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,008

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations385
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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