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Enregistrement W3093459717 · doi:10.3390/nano10102033

Metadata Stewardship in Nanosafety Research: Community-Driven Organisation of Metadata Schemas to Support FAIR Nanoscience Data

2020· article· en· W3093459717 sur OpenAlexfundno aff
Anastasios G. Papadiamantis, Frederick C. Klaessig, Thomas E. Exner, Sabine Hofer, Norbert Hofstaetter, Martin Himly, Marc A. Williams, Philip Doganis, Mark D. Hoover, Antreas Afantitis, Georgia Melagraki, Tracy S. Nolan, John Rumble, Dieter Maier, Iseult Lynch

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHigh Energy PhysicsInstitute of High Energy PhysicsCenter for the Environmental Implications of NanoTechnologyUniversity of California, San DiegoUniversiteit MaastrichtHanyang UniversityRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuEuropean CommissionNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthUniversity of Alberta
Mots-clésMetadataComputer scienceInteroperabilityWorkflowData qualityData curationData scienceMetadata managementStewardship (theology)Data governanceData managementSchema (genetic algorithms)World Wide WebDatabaseEngineeringInformation retrievalMetric (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of nanoinformatics as a key component of nanotechnology and nanosafety assessment for the prediction of engineered nanomaterials (NMs) properties, interactions, and hazards, and for grouping and read-across to reduce reliance on animal testing, has put the spotlight firmly on the need for access to high-quality, curated datasets. To date, the focus has been around what constitutes data quality and completeness, on the development of minimum reporting standards, and on the FAIR (findable, accessible, interoperable, and reusable) data principles. However, moving from the theoretical realm to practical implementation requires human intervention, which will be facilitated by the definition of clear roles and responsibilities across the complete data lifecycle and a deeper appreciation of what metadata is, and how to capture and index it. Here, we demonstrate, using specific worked case studies, how to organise the nano-community efforts to define metadata schemas, by organising the data management cycle as a joint effort of all players (data creators, analysts, curators, managers, and customers) supervised by the newly defined role of data shepherd. We propose that once researchers understand their tasks and responsibilities, they will naturally apply the available tools. Two case studies are presented (modelling of particle agglomeration for dose metrics, and consensus for NM dissolution), along with a survey of the currently implemented metadata schema in existing nanosafety databases. We conclude by offering recommendations on the steps forward and the needed workflows for metadata capture to ensure FAIR nanosafety 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)0,223
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · 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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2230,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0290,050
Science ouverte0,0110,032
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,623
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,152 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
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

Citations74
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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