MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913956427 · doi:10.1371/journal.pbio.3000120

Open notebook science can maximize impact for rare disease projects

2019· article· en· W2913956427 sur OpenAlexafffund
Rachel Harding

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovartis PharmaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAHuntington Society of CanadaOntario GenomicsGenome CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCHDI FoundationPfizer
Mots-clésOpen scienceTransparency (behavior)PublicationOpen dataPublic domainBiologyOpen researchProcess (computing)Data scienceDomain (mathematical analysis)Open sourceComputer scienceWorld Wide WebSoftwareBusinessOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transparency lies at the heart of the open lab notebook movement.Open notebook scientists publish laboratory experiments and findings in the public domain in real time, without restrictions or omissions.Research on rare diseases is especially amenable to the open notebook model because it can both increase scientific impact and serve as a mechanism to engage patient groups in the scientific process.Here, I outline and describe my own success with my open notebook project, LabScribbles, as well as other efforts included in the openlabnotebooks.orginitiative.The term "open notebook science" was first coined in 2006 by Professor Jean-Claude Bradley, a Canadian chemistry researcher at Drexel University.In defining the practice, Bradley said, "It is essential that all of the information available to the researchers to make their conclusions is equally available to the rest of the world" [1], meaning that the notebook must be a complete and honest representation of the scientist's findings.Despite the benefits of openly documenting research projects in real time, scientists have been slow to adopt open notebook science.Of those who have, many quickly abandon the practice or fail to update their notebook regularly or share it with restrictions.Starting my own open notebook for my postdoctoral research project was appealing for a number of reasons.I am a postdoctoral fellow at the Structural Genomics Consortium (SGC), where open science is a critical part of the laboratory ethos.SGC scientists not only make their work as open as possible through extensive data and material sharing but have also recently implemented an open publication strategy, in which all manuscripts are submitted systematically to open access preprint servers.Piloting innovative open science strategies is well supported and is encouraged for scientists working within the SGC.My particular research focus is Huntington disease (HD), a devastating inherited neurodegenerative disease.Although scientists mapped the causative mutation 25 years ago [2], successful development of disease-modifying or curative therapeutics has not materialized as hoped [3].Open science and open notebooks promise to accelerate the process of scientific discovery.I hoped that by documenting my research project through an open notebook and sharing data ahead of traditional publication timelines, I would speed up the research process for HD (Fig 1).My specific aim was to create an open and collaborative network of researchers

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,233
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,233
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0280,031
Science ouverte0,0060,039
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1850,083

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS BiologyMême sujetGenomics and Rare DiseasesTravaux en français237 207