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Enregistrement W3215763178 · doi:10.1101/2021.11.19.21266436

Global Biobank Meta-analysis Initiative: powering genetic discovery across human diseases

2021· preprint· en· W3215763178 sur OpenAlexaff
Wei Zhou, Masahiro Kanai, Kuan-Han Wu, Kristin Tsuo, Jibril Hirbo, Ying Wang, Arjun Bhattacharya, Huiling Zhao, Shinichi Namba, Ida Surakka, Brooke N. Wolford, Valeria Lo Faro, Esteban A. Lopera-Maya, Kristi Läll, Marie-Julie Favé, Sinéad B. Chapman, Juha Karjalainen, Mitja Kurki, Mutaamba Maasha, Ben Brumpton, Sameer Chavan, Tzu‐Ting Chen, Michelle Daya, Yi Ding, Yen‐Chen Anne Feng, Christopher R. Gignoux, Sarah E. Graham, Whitney Hornsby, Nathan Ingold, Ruth Johnson, Triin Laisk, Kuang Lin, Jun Lv, Iona Y. Millwood, Priit Palta, Anita Pandit, Michael Preuß, Unnur Þorsteinsdóttir, Jasmina Uzunović, Matthew Zawistowski, Xue Zhong, Archie Campbell, Kristy Crooks, Geertruida H. de Bock, Nicholas J. Douville, Sarah Finer, Lars G. Fritsche, Chris Griffiths, Yu Guo, Karen A. Hunt, Takahiro Konuma, Riccardo E. Marioni, Jansonius Nomdo, Snehal Patil, Nicholas Rafaels, Anne Richmond, Jonathan Shortt, Péter Straub, Ran Tao, Brett Vanderwerff, Kathleen C. Barnes, Marike Boezen, Zhengming Chen, Chia‐Yen Chen, Judy H. Cho, George Davey Smith, Hilary K. Finucane, Lude Franke, Eric R. Gamazon, Andrea Ganna, Tom R. Gaunt, Tian Ge, Hailiang Huang, Jennifer E. Huffman, Clara Lajonchere, Matthew H. Law, Liming Li, Cecilia M. Lindgren, Ruth J. F. Loos, Stuart MacGregor, Koichi Matsuda, Catherine M. Olsen, David J. Porteous, Jordan A. Shavit, Harold Snieder, Richard C. Trembath, Judith M. Vonk, David C. Whiteman, Stephen J. Wicks, Cisca Wijmenga, John Wright, Jie Zheng, Xiang Zhou, Philip Awadalla, Michael Boehnke, Nancy J. Cox, Daniel H. Geschwind, Caroline Hayward, Kristian Hveem, Eimear E. Kenny, Reedik Mägi, Hilary C. Martin, Sarah E. Medland, Yukinori Okada, Aarno Palotie, Bogdan Paşaniuc, Serena Sanna, Jordan W. Smoller, Kāri Stefánsson, David A. van Heel, Robin Walters, Sebastian Zoellner

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankGenome-wide association studyGenetic associationGenetic epidemiologyGeographyBiologyGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,247
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,384
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2470,384
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,0160,017
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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