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Enregistrement W2992521260 · doi:10.1093/database/baz123

Reactome and ORCID—fine-grained credit attribution for community curation

2019· article· en· W2992521260 sur OpenAlexafffund
Guilherme Viteri, Lisa Matthews, Thawfeek Varusai, Marc Gillespie, M Orlic-Milacic, Justin Cook, Joel Weiser, Solomon I. Shorser, Konstantinos Sidiropoulos, Antonio Fabregat, Robin Haw, Guanming Wu, Lincoln Stein, Peter D’Eustachio, Henning Hermjakob

Notice bibliographique

RevueDatabase · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthCanada First Research Excellence FundNational Institute of General Medical SciencesEuropean Molecular Biology LaboratoryAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésComputer scienceWorld Wide WebAnnotationAttributionVisibilityInterface (matter)Information retrievalData curationData scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactome is a manually curated, open-source, open-data knowledge base of biomolecular pathways. Reactome has always provided clear credit attribution for authors, curators and reviewers through fine-grained annotation of all three roles at the reaction and pathway level. These data are visible in the web interface and provided through the various data download formats. To enhance visibility and credit attribution for the work of authors, curators and reviewers, and to provide additional opportunities for Reactome community engagement, we have implemented key changes to Reactome: contributor names are now fully searchable in the web interface, and contributors can 'claim' their contributions to their ORCID profile with a few clicks. In addition, we are reaching out to domain experts to request their help in reviewing and editing Reactome pathways through a new 'Contribution' section, highlighting pathways which are awaiting community review. Database URL: https://reactome.org.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,305
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,305
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0170,022
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0210,017
Science ouverte0,0100,020
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6950,506

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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
DomaineÉvaluation
GenreMéthodes

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

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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