MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2037575836 · doi:10.1089/big.2013.0022

Delsa Workshop IV: Launching the Quantified Human Initiative

2013· article· en· W2037575836 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBig Data · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChildren’s Hospital of Wisconsin Research InstituteSeattle Children's Research InstituteGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésAllianceLibrary scienceOperations researchPolitical scienceEngineeringComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mission of the Data-Enabled Life Sciences Alliance (DELSA Global) is to ''Accelerate the impact of data-enabled life science research on the pressing needs of the global society.''In its first 18 months, DELSA has catalyzed connections and interactions for more effective and sustainable science by bringing stakeholders together through physical or virtual proximity to share ideas, discuss new insights, and form novel collaborations.During our most recent annual Washington, DC, meeting (May 16-17, 2013), DELSA brought together life and computer scientists, data analysts, research funding agency representatives, and many others to discuss and formulate plans for furthering the initiative of 21st-century collective innovation.In an exciting day of lightning talks and brainstorming, participants discussed the management and analysis of emerging datasets that hold such immense promise for understanding and improving the human condition and our relationship with the worlds around us and within us.A focus of this meeting was on the Quantified Human (QH) Initiative.QH takes our natural curiosity about self and combines multi-omics and clinical data to draw conclusions about our physical condition both current and future.Measures such as height, weight, and blood pressure have been used throughout medical history; however, it is now possible to track many other measures such as caloric/nutritional intake and output, blood components, and sleep patterns.These data can be viewed in the context of our body as an ecosystem by including measures of the commensal microorganisms, collectively referred to as the microbiome.All of these results, taken together and over a period of time, can lead to a detailed picture of our overall health and open up a whole new level of understanding about the microenvironment that exists inside us.However, the resulting datasets are complex and immense.While the potential exists to use these data to explore the depth and breadth of ourselves in new and unimagined ways, we need new paradigms and policies for organizing, managing, and sharing the data, combined with new publishing and citation models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,164 · 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