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Enregistrement W2121114659 · doi:10.1177/0306312707082969

Molecular Embodiments and the Body-work of Modeling in Protein Crystallography

2008· article· en· W2121114659 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocial Studies of Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueScience Education and Perceptions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMolecular graphicsProcess (computing)Embodied cognitionComputer graphicsGraphicsResource (disambiguation)Human–computer interactionData scienceComputer graphics (images)Artificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein molecules, those objects of increasing interest and investment in post-genomics research, are complex, three-dimensional structures made up of thousands of atoms. Protein crystallographers build atomic-resolution models of proteins using the techniques of X-ray diffraction. This ethnographic study of protein crystallography shows that becoming an expert crystallographer, and so making sense of such intricate objects, requires researchers to draw on their bodies as a resource to learn about, work with, and communicate precise molecular configurations. Contemporary crystallographic modeling relies intensively on interactive computer graphics technology, and requires active and prolonged handling and manipulation of the model onscreen throughout the often arduous process of model-building. This paper builds on both ethnographic observations of contemporary protein crystallographers and historical accounts of early molecular modeling techniques to examine the body-work of crystallographic modeling, in particular the corporeal practices through which modelers learn the intricate structures of protein molecules. Ethnographic observations suggest that, in the process of building and manipulating protein models, crystallographers also sculpt embodied models alongside the digital renderings they craft onscreen. Crystallographic modeling at the computer interface is thus not only a means of producing representations of proteins; it is also a means of training novice crystallographers' bodies and imaginations. Protein crystallographers' molecular embodiments thus offer a site for posing a new range of questions for studies of the visual cultures and knowledge practices in the computer-mediated life sciences.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptMétarechercheÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,291 · 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