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Enregistrement W3213738135 · doi:10.1016/j.xgen.2021.100032

International federation of genomic medicine databases using GA4GH standards

2021· article· en· W3213738135 sur OpenAlexafffund
Adrian Thorogood, Heidi L. Rehm, Peter Goodhand, Angela Page, Yann Joly, Michael Baudis, Jordi Rambla, Arcadi Navarro, Tommi Nyrönen, Mikael Lindén, Edward S. Dove, Marc Fiume, Michael Brudno, Melissa Cline, Ewan Birney

Notice bibliographique

RevueCell Genomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario GenomicsOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcGill UniversityMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustHORIZON EUROPE Framework ProgrammeCanadian Institute for Advanced ResearchAcademy of FinlandHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchSwiss Institute of BioinformaticsGenome CanadaMedical Research Council
Mots-clésMandateData sharingGenomic medicineShared resourceIntellectual propertyResource (disambiguation)Precision medicineData scienceDatabaseComputer scienceWorld Wide WebKnowledge managementBusinessPolitical scienceMedicineComputer securityComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We promote a shared vision and guide for how and when to federate genomic and health-related data sharing, enabling connections and insights across independent, secure databases. The GA4GH encourages a federated approach wherein data providers have the mandate and resources to share, but where data cannot move for legal or technical reasons. We recommend a federated approach to connect national genomics initiatives into a global network and precision medicine resource.

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 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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,026

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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