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Enregistrement W2924708374 · doi:10.1101/582155

The Dementias Platform UK (DPUK) Data Portal

2019· preprint· en· W2924708374 sur OpenAlex
Sarah Bauermeister, Chris Orton, Simon Thompson, Roger A. Barker, Joshua Bauermeister, Yoav Ben‐Shlomo, Carol Brayne, David J. Burn, Archie Campbell, Catherine M. Calvin, Siddharthan Chandran, Nish Chaturvedi, Geneviève Chêne, Iain P. Chessell, Anne Corbett, Daniel Davis, Mike Denis, Carole Dufouil, Paul Elliott, Nick C. Fox, David Hill, SM Hofer, Joshua Shulman, Christoph Jindra, Frank Kee, C H Kim, C Kim, Mika Kivimäki, Ivan Koychev, Rachael A. Lawson, Gerard J. Linden, Ronan A Lyons, Clare E. Mackay, Paul M. Matthews, Bernadette McGuiness, Lefkos Middleton, Cooper Moody, Katrina Moore, Dongjin Na, John T. O’Brien, Sébastien Ourselin, Shantini Paranjothy, K S Park, David J. Porteous, Marcus Richards, Craig Ritchie, Jonathan D. Rohrer, Martin N. Rossor, James B. Rowe, Rachael I. Scahill, Christian Schnier, Jonathan M. Schott, Sang Won Seo, Matthew South, Andrew Steptoe, Sarah J. Tabrizi, Andrea Tales, Therese Tillin, Nicholas J. Timpson, Arthur W. Toga, Pieter Jelle Visser, Richard Wade‐Martins, Tim Wilkinson, Julie Williams, Andrew Wong, John Gallacher

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDementias Platform UKUK Research and Innovation
Mots-clésComputer scienceData accessInteroperabilityData managementCohortAuditDatabaseWorld Wide WebComputer securityData scienceMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Dementias Platform UK (DPUK) Data Portal is a data repository facilitating access to data for 3 370 929 individuals in 42 cohorts. The Data Portal is an end-to-end data management solution providing a secure, fully auditable, remote access environment for the analysis of cohort data. All projects utilising the data are by default collaborations with the cohort research teams generating the data. The Data Portal uses UK Secure eResearch Platform (UKSeRP) infrastructure to provide three core utilities: data discovery, access, and analysis. These are delivered using a 7 layered architecture comprising: data ingestion, data curation, platform interoperability, data discovery, access brokerage, data analysis and knowledge preservation. Automated, streamlined, and standardised procedures reduce the administrative burden for all stakeholders, particularly for requests involving multiple independent datasets, where a single request may be forwarded to multiple data controllers. Researchers are provided with their own secure ‘lab’ using VMware which is accessed using two factor authentication. Over the last 2 years, 160 project proposals involving 579 individual cohort data access requests were received. These were received from 268 applicants spanning 72 institutions (56 academic, 13 commercial, 3 government) in 16 countries with 84 requests involving multiple cohorts. Project are varied including multi-modal, machine learning, and Mendelian randomisation analyses. Data access is usually free at point of use although a small number of cohorts require a data access fee.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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