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Enregistrement W3137319754 · doi:10.1371/journal.pone.0231916

Knowledge Beacons: Web services for data harvesting of distributed biomedical knowledge

2021· article· en· W3137319754 sur OpenAlexaff
Lance M. Hannestad, Vlado Dančík, Meera Godden, Imelda W. Suen, Kenneth C. Huellas-Bruskiewicz, Benjamin M. Good, Chris Mungall, Richard Bruskiewich

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryNational Center for Advancing Translational SciencesThailand Science Research and Innovation
Mots-clésBeaconWorld Wide WebComputer scienceData scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continually expanding distributed global compendium of biomedical knowledge is diffuse, heterogeneous and huge, posing a serious challenge for biomedical researchers in knowledge harvesting: accessing, compiling, integrating and interpreting data, information and knowledge. In order to accelerate research towards effective medical treatments and optimizing health, it is critical that efficient and automated tools for identifying key research concepts and their experimentally discovered interrelationships are developed. As an activity within the feasibility phase of a project called “Translator” ( https://ncats.nih.gov/translator ) funded by the National Center for Advancing Translational Sciences (NCATS) to develop a biomedical science knowledge management platform, we designed a Representational State Transfer (REST) web services Application Programming Interface (API) specification, which we call a Knowledge Beacon. Knowledge Beacons provide a standardized basic API for the discovery of concepts, their relationships and associated supporting evidence from distributed online repositories of biomedical knowledge. This specification also enforces the annotation of knowledge concepts and statements to the NCATS endorsed the Biolink Model data model and semantic encoding standards ( https://biolink.github.io/biolink-model/ ). Implementation of this API on top of diverse knowledge sources potentially enables their uniform integration behind client software which will facilitate research access and integration of biomedical knowledge. Availability The API and associated software is open source and currently available for access at https://github.com/NCATS-Tangerine/translator-knowledge-beacon .

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,018

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 Opus0,402
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,010 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2021
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Résumé présentoui

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