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Enregistrement W2555176700 · doi:10.1186/s12864-016-3100-9

Economic importance, taxonomic representation and scientific priority as drivers of genome sequencing projects

2016· article· en· W2555176700 sur OpenAlexafffund
Geneviève Vallée, Daniella Santos Muñoz, David Sankoff

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGenomeBiologyIncentiveEvolutionary biologyTaxonomic rankOrder (exchange)Data scienceGenomicsRepresentation (politics)Computational biologyGeneticsEcologyGeneComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Of the approximately two hundred sequenced plant genomes, how many and which ones were sequenced motivated by strictly or largely scientific considerations, and how many by chiefly economic, in a wide sense, incentives? And how large a role does publication opportunity play? RESULTS: In an integration of multiple disparate databases and other sources of information, we collect and analyze data on the size (number of species) in the plant orders and families containing sequenced genomes, on the trade value of these species, and of all the same-family or same-order species, and on the publication priority within the family and order. These data are subjected to multiple regression and other statistical analyses. We find that despite the initial importance of model organisms, it is clearly economic considerations that outweigh others in the choice of genome to be sequenced. CONCLUSIONS: This has important implications for generalizations about plant genomes, since human choices of plants to harvest (and cultivate) will have incurred many biases with respect to phenotypic characteristics and hence of genomic properties, and recent genomic evolution will also have been affected by human agricultural practices.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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