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Enregistrement W2803508903 · doi:10.1038/sdata.2018.97

HormoneBase, a population-level database of steroid hormone levels across vertebrates

2018· article· en· W2803508903 sur OpenAlexaff
Maren N. Vitousek, Michele A. Johnson, Jeremy W Donald, Clinton D. Francis, Matthew J. Fuxjager, Wolfgang Goymann, Michaela Hau, Jerry F. Husak, Bonnie K. Kircher, Rosemary Knapp, Lynn B. Martin, Eliot T. Miller, Laura A. Schoenle, Jennifer J. Uehling, Tony D. Williams

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHormoneEvolutionary biologyPhenotypePopulationSteroid hormoneDatabaseBioinformaticsEndocrinologyGeneticsGeneDemographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hormones are central regulators of organismal function and flexibility that mediate a diversity of phenotypic traits from early development through senescence. Yet despite these important roles, basic questions about how and why hormone systems vary within and across species remain unanswered. Here we describe HormoneBase, a database of circulating steroid hormone levels and their variation across vertebrates. This database aims to provide all available data on the mean, variation, and range of plasma glucocorticoids (both baseline and stress-induced) and androgens in free-living and un-manipulated adult vertebrates. HormoneBase (www.HormoneBase.org) currently includes >6,580 entries from 476 species, reported in 648 publications from 1967 to 2015, and unpublished datasets. Entries are associated with data on the species and population, sex, year and month of study, geographic coordinates, life history stage, method and latency of hormone sampling, and analysis technique. This novel resource could be used for analyses of the function and evolution of hormone systems, and the relationships between hormonal variation and a variety of processes including phenotypic variation, fitness, and species distributions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,164 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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