MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097237895 · doi:10.1038/s41586-020-2859-7

High-depth African genomes inform human migration and health

2020· article· en· W3097237895 sur OpenAlexaff
Ananyo Choudhury, Shaun Aron, Laura R. Botigué, Dhriti Sengupta, Gerrit Botha, Taoufik Bensellak, Gordon Wells, Judit Kumuthini, Daniel Shriner, Yasmina Jaufeerally Fakim, Anisah W. Ghoorah, Eileen Dareng, Trust Odia, Oluwadamilare Falola, Ezekiel Adebiyi, Scott Hazelhurst, Gaston K. Mazandu, Oscar A. Nyangiri, Mamana Mbiyavanga, Alia Benkahla, Samar K. Kassim, Nicola Mulder, Sally N. Adebamowo, Emile R. Chimusa, Donna M. Muzny, Ginger Metcalf, Richard A. Gibbs, Enock Matovu, Bruno Bucheton, Christiane Hertz‐Fowler, Mathurin Koffi, Annette MacLeod, Dieudonné Mumba Ngoyi, Harry Noyes, Gustave Simo, Martin Simuunza, Charles N. Rotimi, Michèle Ramsay, Adebowale Adeyemo, Zané Lombard, Neil A. Hanchard, Godfred Agongo, Abraham Oduro, Hermann Sorgho, Guida Landouré, Lassana Cissé, Salimata Diarra, Oumar Samassékou, Gabriel Anabwani, Mogomotsi Matshaba, Moses Joloba, Adeodata Kekitiinwa, Graeme Mardon, Sununguko Wata Mpoloka, Samuel Kyobe, Busisiwe Mlotshwa, Savannah Mwesigwa, Gaone Retshabile, Lesedi Williams, Ambroise Wonkam, Ahmed Moussa, Dwomoa Adu, Akinlolu Ojo, David Burke, Babatunde Salako, Philip Awadalla, Vanessa Bruat, Elias Gbeha

Notice bibliographique

RevueNature · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Mental HealthWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignNational Institutes of HealthGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Economía y CompetitividadNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAfrican Academy of SciencesCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésGenomeHuman genomeHuman healthGeographyEvolutionary biologyBiologyEnvironmental healthMedicineGeneticsGene

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations367
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNatureMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207