S75 | CyanoMetDB | Comprehensive database of secondary metabolites from cyanobacteria
Notice bibliographique
Résumé
This is the collection associated with list S75 CyanoMetDB Comprehensive database of secondary metabolites from cyanobacteria on the NORMAN Suspect List Exchange. https://www.norman-network.com/nds/SLE/ CyanoMetDB is a comprehensive database of secondary metabolites from cyanobacteria manually curated from primary references described in Jones et al (2021), DOI: 10.1016/j.watres.2021.117017 (preprint DOI: 10.1101/2020.04.16.038703) Contents: Original database: CyanoMetDB_WR_Feb2021.csv and CyanoMetDB_WR_Feb2021.xlsx Reference information (only) expanding Ref entries in database: CyanoMetDB_References_v02_WR_Feb2021.csv and CyanoMetDB_References_v02_WR_Feb2021.xlsx MetFrag local CSV file (original database abridged and reformatted for use in MetFrag): CyanoMetDB_MetFrag_Feb2021.csv Additional files for matching InChIKeys (rapid suspect flagging): CyanoMetDB_v02_InChIKeys.txt DTXSIDs for CompTox LIST use only: CyanoMetDB_v02_DTXSIDs.txt Changes in versions are documented in the changelog file: CyanoMetDB_WR_changelog.txt NOTE: several "names" fields contain special characters, please use CSV name column entries with caution (refer to "*_CSV columns for plain text forms). Original entries with special characters are in the respective XLSX files.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,177 | 0,200 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».