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Enregistrement W4224037213 · doi:10.1101/2022.04.13.22273750

Mondo: Unifying diseases for the world, by the world

2022· preprint· en· W4224037213 sur OpenAlexaff
Nicole Vasilevsky, Nicolas Matentzoglu, Sabrina Toro, Joseph E Flack, Harshad Hegde, Deepak Unni, Gioconda Alyea, Joanna Amberger, Lawrence Babb, James P. Balhoff, Taylor I. Bingaman, Gully Burns, Orion J. Buske, Tiffany J. Callahan, Leigh Carmody, Paula Carrio-Cordo, Lauren Chan, George S Chang, S. Christiaens, Michel Dumontier, Laura Failla, May J Flowers, H. Alpha Garrett, Jennifer Goldstein, Dylan Gration, Tudor Groza, Marc Hanauer, Nomi L. Harris, Jason A. Hilton, Daniel Himmelstein, Charles Tapley Hoyt, Megan Kane, Sebastian Köhler, David Lagorce, Abbe Lai, Martin Larralde, Antonia Lock, Irene López Santiago, Donna Maglott, Adriana J Malheiro, Birgit Meldal, Mónica Muñoz-Torres, Tristan Nelson, F. W. Nicholas, David Ochoa, Daniel Olson, Tudor I. Oprea, David Osumi-Sutherland, Helen Parkinson, Zoë May Pendlington, Ana Rath, Heidi L. Rehm, Lyubov Remennik, Erin Rooney Riggs, Paola Roncaglia, Justyne Ross, Marion Shadbolt, Kent Shefchek, Morgan Similuk, Nicholas Sioutos, Damian Smedley, Rachel Sparks, Ray Stefancsik, Ralf Stephan, Andrea L. Storm, Doron Stupp, Gregory S. Stupp, Jagadish Chandrabose Sundaramurthi, Imke Tammen, D. K. C. Tay, Courtney Thaxton, Eloise Valasek, Jordi Valls-Margarit, Alex H. Wagner, Danielle Welter, Patricia L. Whetzel, Lori Whiteman, Valerie Wood, Colleen Xu, Andreas Zankl, Xingmin Zhang, Christopher G. Chute, Peter N. Robinson, Chris Mungall, Ada Hamosh, Melissa Haendel

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensBioinformatics Solutions (Canada)Jewish General Hospital
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNIH Office of the DirectorNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésOntologyDiseaseComputer scienceData scienceKey (lock)Data integrationMedicineData miningComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are thousands of distinct disease entities and concepts, each of which are known by different and sometimes contradictory names. The lack of a unified system for managing these entities poses a major challenge for both machines and humans that need to harmonize information to better predict causes and treatments for disease. The Mondo Disease Ontology is an open, community-driven ontology that integrates key medical and biomedical terminologies, supporting disease data integration to improve diagnosis, treatment, and translational research. Mondo records the sources of all data and is continually updated, making it suitable for research and clinical applications that require up-to-date disease knowledge.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations102
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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