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Enregistrement W2907296538 · doi:10.24908/iee.2018.11.12.e

A comment on computational biology and connecting the dots.

2019· article· en· W2907296538 sur OpenAlexafffundvenue
Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevueIdeas in Ecology and Evolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputational modelData scienceIdeationComputational sociologyOpposition (politics)Computer scienceScientific literacyCoding (social sciences)Big dataCognitive sciencePsychologySociologyScience educationArtificial intelligencePolitical scienceSocial scienceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, big data, coding, and quantitative methods contribute to contemporary ecological and evolutionary endeavours. This is not in opposition to effective ideation nor does it play to the false dichotomy of theory versus data. Computational expeditions with data, models, simulations or any other number of approaches both expand the toolkit of science and promote more structured reasoning. The implications of computational biology integrated with scientific pursuits such as experiments and theory development include the following positive outcomes: enhanced open science, better reproducibility, data literacy, author inclusivity, social good, and novel ideation opportunities. We face a climate apocalypse and unprecedented ecological challenges of collapsing ecosystem functions. Computation coupled with ideation is one mechanism to align the hearts and heads of scientists and decision makers alike.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,015
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0770,101
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,011

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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