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Enregistrement W2887351930 · doi:10.1002/gepi.22151

The evidential statistical paradigm in genetics

2018· review· en· W2887351930 sur OpenAlexafffund
Lisa J. Strug

Notice bibliographique

RevueGenetic Epidemiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoCystic Fibrosis CanadaCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésFrequentist inferenceStatistical geneticsStatistical hypothesis testingBayesian probabilityStatistical powerApproximate Bayesian computationSample size determinationCovariateStatistical modelEconometricsStatement (logic)Data scienceStatisticsComputer scienceBayesian inferenceBiologyGeneticsMachine learningArtificial intelligenceEpistemologyMathematicsInferenceGenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns over reproducibility in research has reinvigorated the discourse on P-values as measures of statistical evidence. In a position statement by the American Statistical Association board of directors, they warn of P-value misuse and refer to the availability of alternatives. Despite the common practice of comparing P-values across different hypothesis tests in genetics, it is well-appreciated that P-values must be interpreted alongside the sample size and experimental design used for their computation. Here, we discuss the evidential statistical paradigm (EP), an alternative to Bayesian and Frequentist paradigms, that has been implemented in human genetics studies. Using applications in Cystic Fibrosis genetic association analyses, and describing recent theoretical developments, we review how to measure statistical evidence using the EP in the presence of covariates, model misspecification, and for composite hypotheses. Novel graphical displays are presented, and software for their computation is highlighted. The implications of multiple hypothesis testing for the EP are delineated in the analyses, demonstrating a view more consistent with scientific reasoning; the EP provides a theoretical justification for replication that is a requirement in genetic association studies. As genetic studies grow in size and complexity, a fresh look at measures of statistical evidence that are sensible amid the analysis of big data are required.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,031
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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