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Enregistrement W2783072167 · doi:10.1186/s40168-017-0394-z

“Available upon request”: not good enough for microbiome data!

2018· editorial· en· W2783072167 sur OpenAlexaff
Morgan G. I. Langille, Jacques Ravel, W. Florian Fricke

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2018
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeCredibilityData scienceMetadataPublicationTransparency (behavior)Computer scienceOpen scienceCyberinfrastructureBiologyWorld Wide WebBioinformaticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open data that is free and publicly available without restrictions is critical for progress in any scientific discipline and has been the cornerstone of sound and reproducible genomics research. Microbiome research is still a relatively young, thriving, active research field, with great biomedical potential. As a large data-driven research field, microbiome projects can include hundreds or even thousands of participants, samples, and associated background ("metadata") parameters. Processing this data, identifying meaningful associations, and determining significance depends on complex, often non-standardized bioinformatics and biostatistics protocols. Reproducibility, transparency, and expandability of these protocols to review, evaluate, and build upon this work is crucial to fulfill on the promise of microbiome research and maintain credibility. At the absolute minimum, unrestricted access to the raw sequencing data and associated metadata is needed and has been recognized and implemented by the scientific community, some journals, and funding agencies. In practice, access to open protocols for data processing and analysis is also important to promote reproducibility and advances in the field but rarely provided. Unfortunately, there appears to be an increasing number of studies that are failing to satisfy even basic, community-accepted standards.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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