Comparing METS and OAI-ORE for Encapsulating Scientific Data Products: A Protein Crystallography Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the set of eResearch services developed by the eResearch Lab within the University of Queensland (UQ) for the Structural Genomics (SG) Group at UQ. The aim of these services is to enable collaborative teams of protein crystallographers in the SG group to track their experiments and to manage the plethora and diversity of data that they generate through distributed high-throughput approaches and complex scientific workflows. More specifically we describe: the secure Web-based laboratory information management system (TIMTAM) and the X-ray diffraction image archive (DIMER) used to monitor experiments and record data captured prior to structure determination and the publication of a new crystal structure in public repositories such as the Protein Data bank (PDB). We also describe the services that we have developed to relate the different products generated at each stage in the protein crystallography pipeline through OAI-ORE compound objects. We conclude by comparing the OAI-ORE approach for publishing and sharing related scientific outcomes with the METS-based approach employed by other scientific laboratories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».