MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2657797703 · doi:10.3389/fmicb.2017.01068

Context Is Everything: Harmonization of Critical Food Microbiology Descriptors and Metadata for Improved Food Safety and Surveillance

2017· article· en· W2657797703 sur OpenAlexafffund
Emma Griffiths, Damion Dooley, Morag Graham, Gary Van Domselaar, Fiona S. L. Brinkman, William Hsiao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlPublic Health Agency of CanadaUniversity of ManitobaUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaGovernment of CanadaGenome Canada
Mots-clésMetadataFood microbiologyHarmonizationFood safetyContext (archaeology)Clinical microbiologyBusinessBiotechnologyBiologyMicrobiologyFood scienceComputer scienceWorld Wide WebBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalization of food networks increases opportunities for the spread of foodborne pathogens beyond borders and jurisdictions. High resolution whole-genome sequencing (WGS) subtyping of pathogens promises to vastly improve our ability to track and control foodborne disease, but to do so it must be combined with epidemiological, clinical, laboratory and other health care data (called "contextual data") to be meaningfully interpreted for regulatory and health interventions, outbreak investigation, and risk assessment. However, current multi-jurisdictional pathogen surveillance and investigation efforts are complicated by time-consuming data re-entry, curation and integration of contextual information owing to a lack of interoperable standards and inconsistent reporting. A solution to these challenges is the use of 'ontologies' - hierarchies of well-defined and standardized vocabularies interconnected by logical relationships. Terms are specified by universal IDs enabling integration into highly regulated areas and multi-sector sharing (e.g., food and water microbiology with the veterinary sector). Institution-specific terms can be mapped to a given standard at different levels of granularity, maximizing comparability of contextual information according to jurisdictional policies. Fit-for-purpose ontologies provide contextual information with the auditability required for food safety laboratory accreditation. Our research efforts include the development of a Genomic Epidemiology Ontology (GenEpiO), and Food Ontology (FoodOn) that harmonize important laboratory, clinical and epidemiological data fields, as well as existing food resources. These efforts are supported by a global consortium of researchers and stakeholders worldwide. Since foodborne diseases do not respect international borders, uptake of such vocabularies will be crucial for multi-jurisdictional interpretation of WGS results and data 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 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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,016
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetBiomedical Text Mining and OntologiesTravaux en français237 207