MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176693370 · doi:10.1101/2021.06.23.449674

MethodsJ2: A Software Tool to Improve Microscopy Methods Reporting

2021· preprint· en· W3176693370 sur OpenAlexafffund
Joël Ryan, Thomas Pengo, Alex Rigano, Paula Montero Llopis, Michelle S. Itano, Lisa Cameron, Guillermo Marqués, Caterina Strambio‐De‐Castillia, Mark A Sanders, Claire M. Brown

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthMcGill UniversityUniversity of MinnesotaIntellectual and Developmental Disabilities Research CenterSilicon Valley Community Foundation
Mots-clésMetadataSoftwareComputer scienceSample (material)Section (typography)Information retrievalWorld Wide WebChemistryProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Proper reporting of metadata is essential to reproduce microscopy experiments, interpret results and share images. Experimental scientists can report details about sample preparation and imaging conditions while imaging scientists have the expertise required to collect and report the image acquisition, hardware and software metadata information. MethodsJ2 is an ImageJ/Fiji based software tool that gathers metadata and automatically generates text for the methods section of publications.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0100,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,103

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · 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
DomainePrésentation des résultats
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetCell Image Analysis TechniquesTravaux en français237 207