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Enregistrement W3014511783 · doi:10.1101/2020.04.06.027425

Knowledge Beacons: Web Service Workflow for FAIR Data Harvesting of Distributed Biomedical Knowledge

2020· preprint· en· W3014511783 sur OpenAlexaff
Lance M. Hannestad, Vlado Dančík, Meera Godden, Imelda W. Suen, Kenneth C. Huellas-Bruskiewicz, Benjamin M. Good, Chris Mungall, Richard Bruskiewich

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésComputer scienceWorkflowWorld Wide WebMetadataData scienceKnowledge managementDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The continually expanding distributed global compendium of biomedical knowledge is diffuse, heterogeneous and huge, posing a serious challenge for biomedical researchers in knowledge harvesting: accessing, compiling, integrating and interpreting data, information and knowledge. In order to accelerate research towards effective medical treatments and optimizing health, it is critical that efficient and automated tools for identifying key research concepts and their experimentally discovered interrelationships are developed. As an activity within the feasibility phase of a project called “Translator” ( https://ncats.nih.gov/translator ) funded by the National Center for Advancing Translational Sciences (NCATS) to develop a biomedical science knowledge management platform, we designed a Representational State Transfer (REST) web services Application Programming Interface (API) specification, which we call a Knowledge Beacon. Knowledge Beacons provide a standardized basic workflow for the discovery of concepts, their relationships and associated supporting evidence from distributed online repositories of biomedical knowledge. This specification also enforces the annotation of knowledge concepts and statements to the NCATS endorsed the Biolink Model data model and semantic encoding standards ( https://biolink.github.io/biolink-model/ ). Implementation of this API on top of diverse knowledge sources potentially enables their uniform integration behind client software which will facilitate research access and integration of biomedical knowledge. Availability The API and associated software is open source and currently available for access at https://github.com/NCATS-Tangerine/translator-knowledge-beacon .

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,018

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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