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Enregistrement W2765375876 · doi:10.12688/f1000research.12234.2

Developing data interoperability using standards: A wheat community use case

2017· preprint· en· W2765375876 sur OpenAlexaff
Windpouire Esther Dzale Yeumo, Michaël Alaux, Elizabeth Arnaud, Sophie Aubin, Ute Baumann, Patrice Buche, Laurel Cooper, Hanna Ćwiek‐Kupczyńska, Robert Davey, Richard Fulss, Clément Jonquet, Marie‐Angélique Laporte, Pierre Larmande, Cyril Pommier, Vassilis Protonotarıos, Carmen Reverté, Rosemary Shrestha, Imma Subirats, Aravind Venkatesan, Alex Whan, Hadi Quesneville

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaHorizon 2020Biotechnology and Biological Sciences Research CouncilEuropean CommissionAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésInteroperabilityMetadataComputer scienceSemantic interoperabilityData sharingData scienceOntologyData exchangeBest practiceWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we present a joint effort of the wheat research community, along with data and ontology experts, to develop wheat data interoperability guidelines. Interoperability is the ability of two or more systems and devices to cooperate and exchange data, and interpret that shared information. Interoperability is a growing concern to the wheat scientific community, and agriculture in general, as the need to interpret the deluge of data obtained through high-throughput technologies grows. Agreeing on common data formats, metadata, and vocabulary standards is an important step to obtain the required data interoperability level in order to add value by encouraging data sharing, and subsequently facilitate the extraction of new information from existing and new datasets. During a period of more than 18 months, the RDA Wheat Data Interoperability Working Group (WDI-WG) surveyed the wheat research community about the use of data standards, then discussed and selected a set of recommendations based on consensual criteria. The recommendations promote standards for data types identified by the wheat research community as the most important for the coming years: nucleotide sequence variants, genome annotations, phenotypes, germplasm data, gene expression experiments, and physical maps. For each of these data types, the guidelines recommend best practices in terms of use of data formats, metadata standards and ontologies. In addition to the best practices, the guidelines provide examples of tools and implementations that are likely to facilitate the adoption of the recommendations. To maximize the adoption of the recommendations, the WDI-WG used a community-driven approach that involved the wheat research community from the start, took into account their needs and practices, and provided them with a framework to keep the recommendations up to date. We also report this approach's potential to be generalizable to other (agricultural) domains.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0160,034
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,542
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,022 · 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'étudeAutre devis
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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