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Enregistrement W4311565875 · doi:10.5281/zenodo.7439284

A biologist's guide to the field of quantitative bioimaging

2022· article· en· W4311565875 sur OpenAlexaff
Rebecca A. Senft, Barbara Diaz‐Rohrer, Pina Colarusso, Lucy Swift, Nasim Jamali, Helena Jambor, Thomas Pengo, Craig Brideau, Paula Montero Llopis, Virginie Uhlmann, Jason M Kirk, Kevin Andrew Uy Gonzales, Peter Bankhead, Edward L. Evans, Kevin W. Eliceiri, Beth A. Cimini

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologistField (mathematics)Data scienceComputer scienceEngineeringEnvironmental ethicsNanotechnologyEngineering ethicsBiologyPhilosophyMathematicsMaterials scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological advancements in biology and microscopy have empowered a transition from bioimaging as an observational method to a quantitative one. However, as quantitative bioimaging is being adopted by biologists and these experiments become more complex, researchers need additional expertise to carry out this work in a rigorous and reproducible manner. Here we provide a navigational guide for biologists to understand quantitative bioimaging from sample preparation through image acquisition, image analysis, and data interpretation. We discuss the interconnectedness of these steps and for each, we provide general recommendations, key questions to consider, and links to high quality open access resources for further learning. This synthesis of information will empower biologists to efficiently plan and execute rigorous quantitative bioimaging experiments.

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)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0040,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,093

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 GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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