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Enregistrement W2156995657 · doi:10.1002/gepi.20471

Phenotype definition and development—contributions from Group 7

2009· article· en· W2156995657 sur OpenAlexaff
Marsha Wilcox, Andrew D. Paterson

Notice bibliographique

RevueGenetic Epidemiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismConfoundingSelection (genetic algorithm)PhenotypeGeneticsGenetic variantsBiologyComputational biologyPsychologyStatisticsComputer scienceGenotypeMathematicsArtificial intelligenceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The papers in Genetic Analysis Workshop 16 Group 7 covered a wide range of topics. The effects of confounder misclassification and selection bias on association results were examined by one group. Another focused on bias introduced by various methods of accounting for treatment effects. Two groups used related methods to derive phenotypic traits. They used different analytic strategies for genetic associations with non-overlapping results (but because they used different sets of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and significance criteria, this is not surprising). Another group relied on the well-characterized definition of type 2 diabetes to show benefits of a novel predictive test. Transmission-ratio distortion was the focus of another paper. The results were extended to show a potential secondary benefit of the test to identify potentially mis-called SNPs.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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