MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3185762669 · doi:10.1007/s00335-021-09892-2

INFRAFRONTIER quality principles in systemic phenotyping

2021· review· en· W3185762669 sur OpenAlexaff
Hilke Ehlich, Heather Cater, Ann M. Flenniken, Isabelle Goncalves Da Cruz, Anne‐Marie Mura, Vasileios Ntafis, Michael Raess, Mohammed Selloum, Claudia Stoeger, Sarka Suchanova, Reetta Vuolteenaho, Steve D. M. Brown, Yann Hérault, Reetta Hinttala, Martin Hrabě de Angelis, George Kollias, Dimitris L. Kontoyiannis, Bernard MALISSEN, Colin McKerlie, Radislav Sedláček, Sara Wells, Ana Zarubica, Jan Rozman, Tania Sorg

Notice bibliographique

RevueMammalian Genome · 2021
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenToronto Centre for PhenogenomicsLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesHorizon 2020Agence Nationale de la RechercheINFRAFRONTIER
Mots-clésInteroperabilityQuality (philosophy)Context (archaeology)Risk analysis (engineering)Computer scienceProcess managementData scienceBiologyBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving reproducibility and replicability in preclinical research is a widely discussed and pertinent topic, especially regarding ethical responsibility in animal research. INFRAFRONTIER, the European Research Infrastructure for the generation, phenotyping, archiving, and distribution of model mammalian genomes, is addressing this issue by developing internal quality principles for its different service areas, that provides a quality framework for its operational activities. This article introduces the INFRAFRONTIER Quality Principles in Systemic Phenotyping of genetically altered mouse models. A total of 11 key principles are included, ranging from general requirements for compliance with guidelines on animal testing, to the need for well-trained personnel and more specific standards such as the exchange of reference lines. Recently established requirements such as the provision of FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) data are also addressed. For each quality principle, we have outlined the specific context, requirements, further recommendations, and key references.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,048 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMammalian GenomeMême sujetAnimal testing and alternativesTravaux en français237 207