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Enregistrement W3092717337 · doi:10.1016/j.str.2020.09.011

Toward Increased Reliability, Transparency, and Accessibility in Cross-linking Mass Spectrometry

2020· article· en· W3092717337 sur OpenAlexaff
Alexander Leitner, Alexandre M. J. J. Bonvin, Christoph H. Borchers, Robert J. Chalkley, Julia Chamot‐Rooke, Colin Combe, Jürgen Cox, Meng‐Qiu Dong, Lutz Fischer, Michael Götze, Fábio C. Gozzo, Albert J. R. Heck, Michael R. Hoopmann, Lan Huang, Yasushi Ishihama, Andrew R. Jones, Nir Kalisman, Oliver Kohlbacher, Karl Mechtler, Robert L. Moritz, Eugen Netz, Petr Novák, Evgeniy V. Petrotchenko, Andrej Šali, Richard A. Scheltema, Carla Schmidt, David C. Schriemer, Andrea Sinz, Frank Sobott, Florian Stengel, Konstantinos Thalassinos, Henning Urlaub, Rosa Viner, Juan Antonio Vizcaíno, Marc R. Wilkins, Juri Rappsilber

Notice bibliographique

RevueStructure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of VictoriaMcGill UniversityGenome British ColumbiaVictoria General HospitalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftWellcome Trust
Mots-clésTransparency (behavior)Mass spectrometryReliability (semiconductor)ChemistryComputational biologyComputer scienceBiologyChromatographyPhysicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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