A Notification System Model for Bioinformatics Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Bioinformatics can be considered as a new field of study and it promises a vast exploration area (Carzaniga., Rosenblum., Wolf ., 2001). In order to expedite the maturity in this area, a proper and supportive portal where all researchers could gather and cooperate in conducting their research need to be established. One of the features in a portal that can assist Bioinformatics researchers in performing their work is the ability of the portal to notify. Notification system is a combination of software and hardware to provide a method of distributing message(s) to a set of recipients. The notification messages could assist the recipients in many ways, from time saving and cost saving till life saving. Notification system can be developed with numerous functions depending on the needs and one of the most beneficial functions in research area is notification on the next most relevant knowledge to be read. This type of notification could lessen the researchers’ time in finding the correct thus enhancing their research efficiency. Another type of notification that could assist researchers is the events reminder. Busy and hectic researchers could forget their pack schedule and put total focus on their research while the reminder prompts them when it is time through Windows’ pop up, email and SMS as the means of delivering the messages. Whilst the knowledge management system (KMS) provides a sturdy basic for the Bioinformatics portal as a whole, the agent technology support the operation of the notification system. Agent technology offers great capabilities in ensuring the recipients is notified accordingly through its autonomous, learning and cooperative characteristics. The objective of this project is to build a notification system for Bioinformatics community of practice (CoP). Researchers in this community could utilize this system to make their research process more efficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».