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Enregistrement W2141297584 · doi:10.1038/ng.1054

Toward interoperable bioscience data

2012· article· en· W2141297584 sur OpenAlexaff
Susanna‐Assunta Sansone, Philippe Rocca‐Serra, Dawn Field, Eamonn Maguire, Chris Taylor, Oliver Hofmann, Hong Fang, Steffen Neumann, Weida Tong, Linda Amaral-Zettler, Kimberly Begley, Tim Booth, Lydie Bougueleret, Gully Burns, Brad Chapman, Tim W. Clark, L.‐A. Coleman, Jay Copeland, Sudeshna Das, Antoine de Daruvar, Paula de Matos, Ian Dix, Scott Edmunds, Chris T. Evelo, Mark J. Forster, Pascale Gaudet, Jack A. Gilbert, Carole Goble, Julian L. Griffin, Daniel Jacob, Jos Kleinjans, Lee Harland, Kenneth Haug, Henning Hermjakob, Shannan J. Ho Sui, Alain Laederach, Shaoguang Liang, Stephen Marshall, Annette McGrath, Emily Merrill, Dorothy Reilly, Magali Roux, Caroline E. Shamu, Catherine A. Shang, Christoph Steinbeck, Anne Trefethen, Bryn Williams-Jones, Katherine Wolstencroft, Ioannis Xénarios

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésInteroperabilityBiologyData scienceKnowledge managementData curationResearch dataWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To make full use of research data, the bioscience community needs to adopt technologies and reward mechanisms that support interoperability and promote the growth of an open 'data commoning' culture. Here we describe the prerequisites for data commoning and present an established and growing ecosystem of solutions using the shared 'Investigation-Study-Assay' framework to support that vision.

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.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0190,044
Science ouverte0,0100,039
Intégrité de la recherche0,0060,015
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,278 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

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

En bref

Citations468
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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