Ligo: An Open Source Application for the Management and Execution of Administrative Data Linkage
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionLigo is an open source application that provides a framework for managing and executing administrative data linking projects. Ligo provides an easy-to-use web interface that lets analysts select among data linking methods including deterministic, probabilistic and machine learning approaches and use these in a documented, repeatable, tested, step-by-step process.
 Objectives and ApproachThe linking application has two primary functions: identifying common entities in datasets [de-duplication] and identifying common entities between datasets [linking]. The application is being built from the ground up in a partnership between the Province of British Columbia’s Data Innovation (DI) Program and Population Data BC, and with input from data scientists. The simple web interface allows analysts to streamline the processing of multiple datasets in a straight-forward and reproducible manner.
 ResultsBuilt in Python and implemented as a desktop-capable and cloud-deployable containerized application, Ligo includes many of the latest data-linking comparison algorithms with a plugin architecture that supports the simple addition of new formulae. Currently, deterministic approaches to linking have been implemented and probabilistic methods are in alpha testing. A fully functional alpha, including deterministic and probabilistic methods is expected to be ready in September, with a machine learning extension expected soon after.
 Conclusion/ImplicationsLigo has been designed with enterprise users in mind. The application is intended to make the processes of data de-duplication and linking simple, fast and reproducible. By making the application open source, we encourage feedback and collaboration from across the population research and data science community.
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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,004 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».