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Enregistrement W4200349506 · doi:10.1186/s12864-021-07919-1

Correction to: Multi-ethnic genome-wide association analyses of white blood cell and platelet traits in the Population Architecture using Genomics and Epidemiology (PAGE) Study

2021· article· en· W4200349506 sur OpenAlexaff
Yao Hu, Stephanie A. Bien, Katherine K. Nishimura, Jeffrey Haessler, Chani J. Hodonsky, Antoine Baldassari, Heather M. Highland, Zhe Wang, Michael Preuß, Colleen M. Sitlani, Genevieve L. Wojcik, Ran Tao, Mariaelisa Graff, Laura M. Huckins, Quan Sun, Ming‐Huei Chen, Abdou Mousas, Paul L. Auer, Guillaume Lettre, Weihong Tang, Lihong Qi, Bharat Thyagarajan, Steven Buyske, Myriam Fornage, Lucia A. Hindorff, Yun Li, D. Y. Lin, Alex P. Reiner, Kari E. North, Ruth J. F. Loos, Laura M. Raffield, Ulrike Peters, Christy L. Avery, Charles Kooperberg

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studyBiologyGenomicsGenetic associationGenetic architectureGeneticsWhite (mutation)Genetic epidemiologyAssociation (psychology)GenomeComputational biologyBioinformaticsGeneQuantitative trait locusSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BMC Genomics is an open access, peer-reviewed journal that considers articles on all aspects of genetics, genomics and proteomics. BMC Genomics is an open access peer-reviewed journal with a large readership and a highly experienced Editorial Board Exploring all aspects of genome-scale analysis, functional genomics, epigenomics, proteomics and transcriptomics, including novel methods and techniques. Topics include studies on microorganisms to insights into human biology High visibility for your work with open access This journal is part of the BMC series, a research community-focused collection publishing scientifically valid studies based on community-agreed standards of questioning, methods and analysis.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,024

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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