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Enregistrement W3133554809 · doi:10.17605/osf.io/c29xq

Toward Petabyte Scale Open Neuroscience: UBC Dynamic Brain Circuits Research Excellence Cluster Experience, NDRIO White Paper

2020· article· en· W3133554809 sur OpenAlexaff
Timothy H. Murphy, Ubc Brain Circuits Cluster, Jeffrey LeDue

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetabyteExcellenceScale (ratio)Cluster (spacecraft)Brain researchNeuroscienceWhite (mutation)White paperData scienceComputer sciencePsychologyCognitive sciencePolitical scienceBig dataGeographyBiologyCartographyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our research cluster is addressing a global shift towards Open Science and the pressing need within our group for secure data storage throughout the research project lifecycle, from collection to long term preservation. Increasingly, neuroscience publications rely on large and often complex data sets. To support the conclusions made in research publications, journals and granting agencies are beginning to require ready access to primary and/or processed data. In addition to issues of compliance, data sharing and transparency increases reliability and reproducibility of research findings and promotes collaboration. Here we survey the landscape for current terabyte to petabyte quantity storage and offer some recommendations based on our experience.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0130,020
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,256

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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