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Enregistrement W2154268795 · doi:10.3389/fbioe.2015.00019

Promoting Coordinated Development of Community-Based Information Standards for Modeling in Biology: The COMBINE Initiative

2015· review· en· W2154268795 sur OpenAlexaff
Michael Hucka, David Nickerson, Gary D. Bader, Frank Bergmann, Jonathan Cooper, Emek Demir, Alan Garny, Martin Golebiewski, Chris J. Myers, Falk Schreiber, Dagmar Waltemath, N Re

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilMaurice Wilkins Centre for Molecular BiodiscoveryMicrosoft ResearchBundesministerium für Wirtschaft und EnergieNational Institutes of HealthNational Science FoundationInstitut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA)Bundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésStandardizationInteroperabilityFacilitatorComputer scienceComputational modelModelling biological systemsResource (disambiguation)Data scienceBest practiceCommunity standardsManagement scienceKnowledge managementSystems biologyWorld Wide WebComputational biologyBiologyEngineeringArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Computational Modeling in Biology Network (COMBINE) is a consortium of groups involved in the development of open community standards and formats used in computational modeling in biology. COMBINE's aim is to act as a coordinator, facilitator, and resource for different standardization efforts whose domains of use cover related areas of the computational biology space. In this perspective article, we summarize COMBINE, its general organization, and the community standards and other efforts involved in it. Our goals are to help guide readers toward standards that may be suitable for their research activities, as well as to direct interested readers to relevant communities where they can best expect to receive assistance in how to develop interoperable computational models.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations124
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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