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Enregistrement W2555239595 · doi:10.1107/s2053273316097084

TakeTwo: an indexing algorithm suited to still images with known crystal parameters

2016· article· en· W2555239595 sur OpenAlexaff
Helen M. Ginn, Philip Roedig, Anling Kuo, Gwyndaf Evans, Nicholas K. Sauter, Oliver P. Ernst, Alke Meents, Henrike M. Müller‐Werkmeister, Dwayne W. Miller, David I. Stuart

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section A Foundations and Advances · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Retrieval and Classification Techniques
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSearch engine indexingComputer scienceCrystal (programming language)Materials scienceAlgorithmArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The indexing methods currently used for serial femtosecond crystallography were originally developed for experiments in which crystals are rotated in the X-ray beam, providing significant three-dimensional information. On the other hand, shots from both X-ray free-electron lasers and serial synchrotron crystallography experiments are still images, in which the few three-dimensional data available arise only from the curvature of the Ewald sphere. Traditional synchrotron crystallography methods are thus less well suited to still image data processing. Here, a new indexing method is presented with the aim of maximizing information use from a still image given the known unit-cell dimensions and space group. Efficacy for cubic, hexagonal and orthorhombic space groups is shown, and for those showing some evidence of diffraction the indexing rate ranged from 90% (hexagonal space group) to 151% (cubic space group). Here, the indexing rate refers to the number of lattices indexed per image.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,011

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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