NAIL, a software toolset for inferring, analyzing and visualizing regulatory networks
Notice bibliographique
Résumé
doi: 10.1093/bioinformatics/btu612 Bioinformatics (2015) 31(2), 277–278 The authors of the above article would like it to be known that the author affiliations should read as follows: Daniel G. Hurley1,2,3,4,*, Joseph Cursons1,4, Yi Kan Wang1,5, David M. Budden4, Cristin G. Print2,3,6 and Edmund J. Crampin1,4,7,8 1Auckland Bioengineering Institute, University of Auckland, Auckland 1001, New Zealand, 2Department of Molecular Medicine and Pathology, School of Medical Sciences, Faculty of Medical and Health Sciences, University of Auckland, Auckland 1001, New Zealand, 3Bioinformatics Institute, University of Auckland, Auckland 1001, New Zealand, 4Systems Biology Laboratory, Melbourne School of Engineering, University of Melbourne, Victoria 3010, Australia, 5Department of Molecular Oncology, British Columbia Cancer Agency, Vancouver, Canada, 6Maurice Wilkins Centre, University of Auckland, Auckland 1001, New Zealand, 7Department of Mathematics and Statistics, University of Melbourne and 8School of Medicine, University of Melbourne, Victoria 3010, Australia
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,030 |
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 ».