Preliminary report from interbull task force on the role of genomic information in genetic evaluations
Notice bibliographique
Résumé
G. Banos, M. Calus, V. Ducrocq, J. Durr, H. Jorjani, Z. Liu, E. Mantysaari, P. Sullivan and P. VanRaden a Faculty of Veterinary Medicine, Aristole University of Thessaloniki, Box 393 GR-54124 Thessaloniki, Greece Animal Breeding and Genomics Centre, Animal Sciences Group, Wageningen University and Research Centre, 8200 AB Lelystad, The Netherlands Station de Genetique Quantitative et Appliquee, INRA, Domaine de Vilvert, 78352 Jouy-en-Josas, France d Interbull Centre, Department of Animal Breeding and Genetics, SLU, Box 7023 – 750 07, Uppsala Sweden VIT, Heideweg 1, D-27283 Verden, Germany f Agrifood Research Finland, Animal Production, 31600 Jokioinen, Finland g Canadian Dairy Network,150 Research Lane, Suite 307, Guelph, N1G4T2, Ontario, Canada h USDA – ARS, Animal Improvement Programs Laboratory, Building 5, BARC-West, Beltsville, Maryland 20705, USA
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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 | 0,092 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,021 |
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 ».