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Enregistrement W3045533501 · doi:10.2196/19615

Global Research on Coronaviruses: An R Package

2020· article· en· W3045533501 sur OpenAlexaff
Thierry Warin

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceData scienceWorkflowScientometricsMultidisciplinary approachDisseminationPipeline (software)Set (abstract data type)Filter (signal processing)Information retrievalWorld Wide WebDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In these trying times, we developed an R package about bibliographic references on coronaviruses. Working with reproducible research principles based on open science, disseminating scientific information, providing easy access to scientific production on this particular issue, and offering a rapid integration in researchers' workflows may help save time in this race against the virus, notably in terms of public health. OBJECTIVE: The goal is to simplify the workflow of interested researchers, with multidisciplinary research in mind. With more than 60,500 medical bibliographic references at the time of publication, this package is among the largest about coronaviruses. METHODS: This package could be of interest to epidemiologists, researchers in scientometrics, biostatisticians, as well as data scientists broadly defined. This package collects references from PubMed and organizes the data in a data frame. We then built functions to sort through this collection of references. Researchers can also integrate the data into their pipeline and implement them in R within their code libraries. RESULTS: We provide a short use case in this paper based on a bibliometric analysis of the references made available by this package. Classification techniques can also be used to go through the large volume of references and allow researchers to save time on this part of their research. Network analysis can be used to filter the data set. Text mining techniques can also help researchers calculate similarity indices and help them focus on the parts of the literature that are relevant for their research. CONCLUSIONS: This package aims at accelerating research on coronaviruses. Epidemiologists can integrate this package into their workflow. It is also possible to add a machine learning layer on top of this package to model the latest advances in research about coronaviruses, as we update this package daily. It is also the only one of this size, to the best of our knowledge, to be built in the R language.

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 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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,776
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,124 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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