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Enregistrement W3188474407 · doi:10.1186/s13059-021-02433-9

Community-wide hackathons to identify central themes in single-cell multi-omics

2021· letter· en· W3188474407 sur OpenAlex
Kim‐Anh Lê Cao, Al J. Abadi, Emily F. Davis-Marcisak, Lauren Hsu, Arshi Arora, Alexis Coullomb, Atul Deshpande, Yuzhou Feng, Pratheepa Jeganathan, Melanie Loth, Chen Meng, Wancen Mu, Véra Pancaldi, Kris Sankaran, Dario Righelli, Amrit Singh, Joshua Sodicoff, Genevieve Stein-O’Brien, Ayshwarya Subramanian, Joshua D. Welch, Yue You, Ricard Argelaguet, Vincent J. Carey, Ruben Dries, Casey S. Greene, Susan Holmes, Michael I. Love, Matthew E. Ritchie, Guo‐Cheng Yuan, Aedín C. Culhane, Elana J. Fertig

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGenome biology · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPrevention of Organ FailureMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilFondation Toulouse Cancer SantéNational Human Genome Research InstituteInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleLes Laboratories Pierre Fabre
Mots-clésLibrary scienceResearch councilGerontologyMedicineFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International audience

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,228 · 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