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Enregistrement W2049162919 · doi:10.1038/nmeth.2697

The need for transparency and good practices in the qPCR literature

2013· article· en· W2049162919 sur OpenAlexaff
Stephen A. Bustin, Vladimı́r Beneš, Jeremy A. Garson, Jan Hellemans, Jim F. Huggett, Mikael Kubista, Reinhold Mueller, Tania Nolan, Michael W. Pfaffl, Gregory L. Shipley, Carl T. Wittwer, Peter Schjerling, Philip J. Day, Mónica Abreu, Begoña Aguado, Jean‐François Beaulieu, Anneleen Beckers, Sara Bogaert, John A. Browne, Fernando Carrasco-Ramiro, Liesbeth Ceelen, Kate L. Ciborowski, Pieter Cornillie, Stéphanie Coulon, Ann Cuypers, Sara De Brouwer, Leentje De Ceuninck, Jurgen De Craene, Hélène De Naeyer, Ward De Spiegelaere, Kato Deckers, Annelies Dheedene, Kaat Durinck, Margarida Ferreira-Teixeira, Annelies Fieuw, Jack M. Gallup, Sandra Gonzalo-Flores, Karen Goossens, Femke Heindryckx, Elizabeth Herring, Hans Hoenicka, Laura Icardi, Rolf Jaggi, Farzad Javad, Michael Karampelias, Frederick S.B. Kibenge, Molly Kibenge, Candy Kumps, Irina Lambertz, Tim Lammens, Amelia Markey, Peter Messiaen, Evelien Mets, Sofia Morais, Alberto Mudarra-Rubio, Justine K. Nakiwala, Hilde Nelis, Pål A. Olsvik, Claudina Pérez-Novo, Michelle Plusquin, Tony Remans, Ali Rihani, Paulo Rodrigues‐Santos, Pieter Rondou, Rebecca Sanders, Katharina Schmidt‐Bleek, Kerstin Skovgaard, Karen Smeets, Laura Tabera, Stefan Toegel, Tim Van Acker, Wim Van Den Broeck, Joni Van der Meulen, Mireille Van Gele, Gert Van Peer, Mario Van Poucke, Nadine Van Roy, Sarah Vergult, Joris Wauman, Marina Tshuikina-Wiklander, Erik Willems, Sara Zaccara, Fjoralba Zeka, Jo Vandesompele

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Firenze
Mots-clésTransparency (behavior)Data scienceComputational biologyComputer scienceInformation retrievalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,416
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,619
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4160,619
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0070,052
Communication savante0,0230,030
Science ouverte0,0130,015
Intégrité de la recherche0,0160,058
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,390 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreCommentaire

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

En bref

Citations291
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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