The Need for Centralization of Computational Biology Resources
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.
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical research is benefiting from the wealth of new data generated in the laboratory through new instrumentation, greater computational resources, and massive repositories of public domain data. Using these data to make scientific discoveries is sometimes straightforward, but can be complicated by the number and breadth of public sources available to the researcher as well as by the plethora of tools from which to choose. Complex searches, analyses, or even storage needs require more computational expertise than that available within an individual laboratory. As biomedical researchers develop more computational skills, this may change over time. Having a centralized group of experts in computational biology can be of great value to the experimental biologist, and, recognizing this, many organizations have invested in building a team of computational biologists, bioinformaticists, and research IT services to address the needs of the investigators. This Editorial presents our views on the benefits and challenges of centralizing these activities. In order to benefit from expertise among existing teams of experts around the world, the “Bioinfo-Core” group was formed during the ISMB 2002 meeting in Edmonton, Canada, with approximately 25 initial members. Since then, the group has expanded in both organization and interest. Our worldwide membership now includes more than 150 people who administer centralized bioinformatics and research computing facilities within diverse organizations, including academia, independent research institutes, academic medical centers, and industry. Additionally, the group holds quarterly meetings via teleconference, continues an annual face-to-face meeting at ISMB (averaging 40–60 people), and hosts a mailing list and Wiki (http://www.bioinfo-core.org) to further communication.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle