‘IRDiRC Recognized Resources’: a new mechanism to support scientists to conduct efficient, high-quality research for rare diseases
Notice bibliographique
Résumé
The International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) has created a quality label, 'IRDiRC Recognized Resources', formerly known as 'IRDiRC Recommended'. It is a peer-reviewed quality indicator process established based on the IRDiRC Policies and Guidelines to designate resources (ie, standards, guidelines, tools, and platforms) designed to accelerate the pace of discoveries and translation into clinical applications for the rare disease (RD) research community. In its first year of implementation, 13 resources successfully applied for this designation, each focused on key areas essential to IRDiRC objectives and to the field of RD research more broadly. These included data sharing for discovery, knowledge organisation and ontologies, networking patient registries, and therapeutic development. 'IRDiRC Recognized Resources' is a mechanism aimed to provide community-approved contributions to RD research higher visibility, and encourage researchers to adopt recognised standards, guidelines, tools, and platforms that facilitate research advances guided by the principles of interoperability and sharing.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,300 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,036 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,052 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,039 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».