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Enregistrement W3197433610 · doi:10.1038/s41592-021-01256-7

Reproducibility standards for machine learning in the life sciences

2021· article· en· W3197433610 sur OpenAlexafffund
Benjamin J. Heil, Michael M. Hoffman, Florian Markowetz, Su‐In Lee, Casey S. Greene, Stephanie C. Hicks

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensVector InstitutePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado School of Medicine, Anschutz Medical CampusNational Institute of General Medical SciencesPerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaNational Cancer InstituteUniversity of TorontoU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthCancer Research UKGovernment of CanadaUniversity of WashingtonNational Human Genome Research InstituteJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthCancer Research UK Cambridge Institute, University of CambridgeUniversity of PennsylvaniaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJohns Hopkins University
Mots-clésWorkflowComputer scienceAutomationReproducibilityData scienceArtificial intelligenceSoftware engineeringCode (set theory)Machine learningProgramming languageDatabaseEngineeringChemistry

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)0,207
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,490
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2070,490
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0100,010
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,414 · 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
DomaineReproductibilité
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

Citations228
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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