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Enregistrement W2151688744 · doi:10.1186/1759-8753-5-26

Mobile genetic elements and genome evolution 2014

2014· article· en· W2151688744 sur OpenAlexafffund
Parmit K. Singh, Guillaume Bourque, Nancy L. Craig, Josh Dubnau, Cédric Feschotte, Diane A. Flasch, Kevin L. Gunderson, Harmit S. Malik, John V. Moran, Joseph E. Peters, R. Keith Slotkin, Henry L. Levin

Notice bibliographique

RevueMobile DNA · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Human Genome Research InstituteEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentHoward Hughes Medical InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésTransposable elementGenomeMobile genetic elementsEvolutionary biologyBiologyDNA Transposable ElementsGenome evolutionGenome BiologyBiological evolutionHuman geneticsGeneticsGenomicsData scienceComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mobile Genetic Elements and Genome Evolution conference was hosted by Keystone Symposia in Santa Fe, NM USA, 9 March through 14 March 2014. The goal of this conference was to bring together scientists from around the world who study transposable elements in diverse organisms and researchers who study the impact these elements have on genome evolution. The meeting included over 200 scientists who participated through poster presentations, short talks selected from abstracts, and invited speakers. The talks were organized into eight sessions and two workshops. The topics varied from diverse mechanisms of mobilization to the evolution of genomes and their defense strategies against transposable elements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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