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Enregistrement W3005225423 · doi:10.1093/gigascience/giz165

The Data Tags Suite (DATS) model for discovering data access and use requirements

2020· article· en· W3005225423 sur OpenAlexfundno aff
George Alter, Alejandra González-Beltrán, Lucila Ohno‐Machado, Philippe Rocca‐Serra

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilPurdue UniversityOffice of Integrative ActivitiesMcGill UniversityUniversity of California, San DiegoGlaxoSmithKlineNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMetadataComputer scienceSuiteConfidentialityData accessData elementSchema (genetic algorithms)Data scienceReuseData dictionaryInformation retrievalWorld Wide WebDatabaseComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Data reuse is often controlled to protect the privacy of subjects and patients. Data discovery tools need ways to inform researchers about restrictions on data access and re-use. RESULTS: We present elements in the Data Tags Suite (DATS) metadata schema describing data access, data use conditions, and consent information. DATS metadata are explained in terms of the administrative, legal, and technical systems used to protect confidential data. CONCLUSIONS: The access and use metadata items in DATS are designed from the perspective of a researcher who wants to find and re-use existing data. We call for standard ways of describing informed consent and data use agreements that will enable automated systems for managing research data.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0100,017
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,952
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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