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Enregistrement W3161602968 · doi:10.1007/s12021-021-09516-9

The C-BIG Repository: an Institution-Level Open Science Platform

2021· article· en· W3161602968 sur OpenAlexafffundabout
Samir Das, Rida Abou-Haidar, Henri Rabalais, Sonia Denise Lai Wing Sun, Zaliqa Rosli, Krishna Chatpar, Marie‐Noëlle Boivin, Mahdieh Tabatabaei, Christine Rogers, Mélanie Legault, Derek Lo, Clotilde Degroot, Alain Dagher, Stephanie O. M. Dyke, Thomas M. Durcan, Annabel Seyller, Julien Doyon, Viviane Poupon, Edward A. Fon, Angela Genge, Guy A. Rouleau, Jason Karamchandani, Alan C. Evans

Notice bibliographique

RevueNeuroinformatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation Brain CanadaMcGill University
Mots-clésOpen scienceComputer scienceWorld Wide WebInstitutionData scienceBig dataOpen sourceSoftwareProgramming languageData miningSociologyPhysicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In January 2016, the Montreal Neurological Institute-Hospital (The Neuro) declared itself an Open Science organization. This vision extends beyond efforts by individual scientists seeking to release individual datasets, software tools, or building platforms that provide for the free dissemination of such information. It involves multiple stakeholders and an infrastructure that considers governance, ethics, computational resourcing, physical design, workflows, training, education, and intra-institutional reporting structures. The C-BIG repository was built in response as The Neuro's institutional biospecimen and clinical data repository, and collects biospecimens as well as clinical, imaging, and genetic data from patients with neurological disease and healthy controls. It is aimed at helping scientific investigators, in both academia and industry, advance our understanding of neurological diseases and accelerate the development of treatments. As many neurological diseases are quite rare, they present several challenges to researchers due to their small patient populations. Overcoming these challenges required the aggregation of datasets from various projects and locations. The C-BIG repository achieves this goal and stands as a scalable working model for institutions to collect, track, curate, archive, and disseminate multimodal data from patients. In November 2020, a Registered Access layer was made available to the wider research community at https://cbigr-open.loris.ca , and in May 2021 fully open data will be released to complement the Registered Access data. This article outlines many of the aspects of The Neuro's transition to Open Science by describing the data to be released, C-BIG's full capabilities, and the design aspects that were implemented for effective data sharing.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0280,027
Science ouverte0,0140,036
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,036

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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