Extracting and Benchmarking Emerging Adverse Outcome Pathway Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
As the community of toxicological researchers, risk assessors, and risk managers adopt the adverse outcome pathway (AOP) framework for organizing toxicological knowledge, the number and diversity of AOPs in the online AOP knowledgebase (KB) continues to grow. To track and investigate this growth, AOPs in the AOP-KB were assembled into a single network. Summary measures on the current state of the AOP-KB and the overall connectivity and structural features of the resulting network were calculated. Our results show that networking the 187 user-defined AOPs currently described in the AOP-KB resulted in the emergence of 9405 unique, previously undescribed, linear AOPs (LAOPs). To investigate patterns in this emerging knowledge, we assembled the AOP-KB network retrospectively by sequentially adding each of the 187 user-defined AOPs and found that the creation of new AOPs that borrowed components from previously existing AOPs in the KB most described emergence of new LAOPs. However, the introduction of nonadjacent key event relationships and cycles among KEs also play key roles in emergent LAOPs. We provide examples of how to identify application-specific critical paths from this large number of LAOPs. Our research shows that the global AOP network may have considerable value as a source of emergent toxicological knowledge. These findings are not only helpful for understanding the nature of this emergent information but can also be used to manage and guide future development of the AOP-KB, and how to tailor this wealth of information to specific applications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».