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Enregistrement W4220702933 · doi:10.1242/jeb.243295

Best practices for building and curating databases for comparative analyses

2022· article· en· W4220702933 sur OpenAlexafffund
Lisa E. Schwanz, Alex R. Gunderson, Maider Iglesias‐Carrasco, Michele A. Johnson, Jacinta D. Kong, Julia Riley, Nicholas C. Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDatabaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative analyses have a long history of macro-ecological and -evolutionary approaches to understand structure, function, mechanism and constraint. As the pace of science accelerates, there is ever-increasing access to diverse types of data and open access databases that are enabling and inspiring new research. Whether conducting a species-level trait-based analysis or a formal meta-analysis of study effect sizes, comparative approaches share a common reliance on reliable, carefully curated databases. Unlike many scientific endeavors, building a database is a process that many researchers undertake infrequently and in which we are not formally trained. This Commentary provides an introduction to building databases for comparative analyses and highlights challenges and solutions that the authors of this Commentary have faced in their own experiences. We focus on four major tips: (1) carefully strategizing the literature search; (2) structuring databases for multiple use; (3) establishing version control within (and beyond) your study; and (4) the importance of making databases accessible. We highlight how one's approach to these tasks often depends on the goal of the study and the nature of the data. Finally, we assert that the curation of single-question databases has several disadvantages: it limits the possibility of using databases for multiple purposes and decreases efficiency due to independent researchers repeatedly sifting through large volumes of raw information. We argue that curating databases that are broader than one research question can provide a large return on investment, and that research fields could increase efficiency if community curation of databases was established.

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)0,398
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,728
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3980,728
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0530,047
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0310,034
Science ouverte0,0210,023
Intégrité de la recherche0,0130,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,023

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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