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Enregistrement W2559959546 · doi:10.1371/journal.pbio.2001259

Accelerating Translational Research through Open Science: The Neuro Experiment

2016· article· en· W2559959546 sur OpenAlexafffundabout
E. Richard Gold

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGenome AlbertaAlberta InnovatesGenome Canada
Mots-clésTranslational researchOpen scienceTranslational scienceBiologyInstitutionOpen researchCitizen scienceData scienceEngineering ethicsPublic relationsSociologyPolitical scienceComputer scienceEcologySocial scienceEngineeringBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Translational research is often afflicted by a fundamental problem: a limited understanding of disease mechanisms prevents effective targeting of new treatments. Seeking to accelerate research advances and reimagine its role in the community, the Montreal Neurological Institute (Neuro) announced in the spring of 2016 that it is launching a five-year experiment during which it will adopt Open Science-open data, open materials, and no patenting-across the institution. The experiment seeks to examine two hypotheses. The first is whether the Neuro's Open Science initiative will attract new private partners. The second hypothesis is that the Neuro's institution-based approach will draw companies to the Montreal region, where the Neuro is based, leading to the creation of a local knowledge hub. This article explores why these hypotheses are likely to be true and describes the Neuro's approach to exploring them.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,699
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,093 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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