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Enregistrement W4322739219 · doi:10.1038/s41587-023-01690-2

Integrative analysis of multimodal mass spectrometry data in MZmine 3

2023· letter· en· W4322739219 sur OpenAlexaff
Robin Schmid, Steffen Heuckeroth, Ansgar Korf, Aleksandr Smirnov, Owen D. Myers, Thomas Sparholt Dyrlund, Roman Bushuiev, Kevin Murray, Nils Hoffmann, Miaoshan Lu, Abinesh Sarvepalli, Zheng Zhang, Markus Fleischauer, Kai Dührkop, Mark Wesner, Shawn Hoogstra, Edward Rudt, Olena Mokshyna, Corinna Brungs, Kirill Ponomarov, Lana Mutabdžija, Tito Damiani, Chris J. Pudney, Mark Earll, Patrick O. Helmer, Timothy Fallon, Tobias Schulze, Albert Rivas‐Ubach, Aivett Bilbao Pena, Henning Richter, Louis‐Félix Nothias, Mingxun Wang, Matej Orešič, Jing‐Ke Weng, Sebastian Böcker, Astrid Jeibmann, Heiko Hayen, Uwe Kärst, Pieter C. Dorrestein, Daniel Petras, Xiuxia Du, Tomáš Pluskal

Notice bibliographique

RevueNature Biotechnology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilOffice of ScienceNovo Nordisk FondenGrantová Agentura České RepublikyDeutsche ForschungsgemeinschaftEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Department of EnergyEuropean CommissionJoint Genome InstituteChan Zuckerberg InitiativeU.S. Department of AgricultureSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMass spectrometryComputational biologyChemistryMass spectrometry imagingComputer scienceChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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
GenreLogiciel

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 136
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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