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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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