Cross‐Network Directory Service: Infrastructure to enable collaborations across distributed research networks
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Existing large-scale distributed health data networks are disconnected even as they address related questions of healthcare research and public policy. This paper describes the design and implementation of a fully functional prototype open-source tool, the Cross-Network Directory Service (CNDS), which addresses much of what keeps distributed networks disconnected from each other. METHODS: The set of services needed to implement a Cross-Directory Service was identified through engagement with stakeholders and workgroup members. CNDS was implemented using PCORnet and Sentinel network instances and tested by participating data partners. RESULTS: Web services that enable the four major functional features of the service (registration, discovery, communication, and governance) were developed and placed into an open-source repository. The services include a robust metadata model that is extensible to accommodate a virtually unlimited inventory of metadata fields, without requiring any further software development. The user interfaces are programmatically generated based on the contents of the metadata model. CONCLUSION: The CNDS pilot project gathered functional requirements from stakeholders and collaborating partners to build a software application to enable cross-network data and resource sharing. The two partners-one from Sentinel and one from PCORnet-tested the software. They successfully entered metadata about their organizations and data sources and then used the Discovery and Communication functionality to find data sources of interest and send a cross-network query. The CNDS software can help integrate disparate health data networks by providing a mechanism for data partners to participate in multiple networks, share resources, and seamlessly send queries across those networks.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».