Establishing an International Data Linkage Repository Workgroup Toward a Benchmarking Repository
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAccess to real data with diverse attributes is critical for effective development of any data analytic algorithm. Benchmarking data repositories have all been vital to the development of research communities focused on algorithm development. This work reports on the development of such a data repository for record linkage.
 Objectives and ApproachEstablishing a common benchmarking repository of real data can propel a field to the next level of rigor by facilitating comparison of different algorithms, understanding what type of algorithms work best under certain real data conditions and problem domains, promoting transparency and replicability of research, and creating incentives for proper citations for contributions. In addition, benchmarking repositories can bring together the diverse stakeholders (e.g., computer scientists, statisticians, data custodians, data users including social, behaviour, economic, and health (SBEH) scientists) that can advance the field more effectively than could researchers from any single discipline.
 ResultsIn Fall 2016, international leaders in record linkage formed a Data Linkage Repository workgroup (DLRep) to establish a benchmarking data repository for record linkage. The workgroup is working in collaboration with The Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR) to host the site data repository planned for release in Summer 2018. The repository for record linkage research will house various types of real data that require linking with metadata, unique handles for citations, proposed algorithms for evaluation criteria, and a platform for posting, sharing, and comparing results as well as citations of relevant papers. Some datasets will have the gold standard published that researchers can evaluate their results against. Other datasets will gather results to build the gold standard as a community.
 Conclusion/ImplicationsRecord linkage methodology is important to domains where data needs to be integrated from multiple sources, including diverse disciplines. Establishing an international interdisciplinary research community around a benchmark data linkage repository to validate and compare linkage algorithms is crucial to fully realizing the social benefits of data about people.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,010 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,025 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».