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Enregistrement W3190828059 · doi:10.1016/j.yrtph.2021.105020

Progress towards an OECD reporting framework for transcriptomics and metabolomics in regulatory toxicology

2021· article· en· W3190828059 sur OpenAlexaff
Joshua Harrill, Mark R. Viant, Carole L. Yauk, Magdalini Sachana, Timothy W. Gant, Scott S. Auerbach, Richard D. Beger, Mounir Bouhifd, Jason M. O’Brien, Lyle D. Burgoon, Florian Caiment, Donatella Carpi, Tao Chen, Brian N. Chorley, John K. Colbourne, Raffaella Corvi, Laurent Debrauwer, Claire O’Donovan, Timothy M. D. Ebbels, Drew R. Ekman, Frank Faulhammer, Laura Gribaldo, Gina M. Hilton, Stephanie P. Jones, Anikó Kende, Thomas N. Lawson, Sofia Batista Leite, P.E.G. Leonards, Mirjam Luijten, Alberto J. M. Martín, Laura Moussa, Serge Rudaz, Oliver Schmitz, Tomasz Sobański, Volker Strauss, Monica Vaccari, Vikrant Vijay, Ralf J. M. Weber, Antony Williams, Andrew Williams, Russell S. Thomas, Maurice Whelan

Notice bibliographique

RevueRegulatory Toxicology and Pharmacology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthPublic Health EnglandVrije Universiteit AmsterdamNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitAgence Nationale de la RechercheImperial College LondonEuropean Chemical Industry Council
Mots-clésToxicogenomicsHarmonizationOmicsMetadataData scienceStandardizationRaw dataRegulatory scienceTransparency (behavior)Computer scienceBiologyBioinformaticsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,231
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2310,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0130,008
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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

Citations93
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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