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Enregistrement W4387517156 · doi:10.1111/2041-210x.14219

A dynamic web resource for robust and reproducible genomics in nonmodel species: marineomics.io

2023· article· en· W4387517156 sur OpenAlexaff
Samuel N. Bogan, J. W. C. Johns, Joanna S. Griffiths, Danielle Davenport, Sara J. Smith, Sara M. Schaal, Alan M. Downey‐Wall, Runyang Nicolas Lou, Katie E. Lotterhos, Megan E. Guidry, Hanny E. Rivera, Joseph A. McGirr, Jonathan B. Puritz, Steven Roberts, Katherine Silliman

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyMount Royal UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPaceResource (disambiguation)GenomicsComputer scienceData sciencePopulation genomicsWorld Wide WebWeb resourceDisseminationBiologyGenomeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genomic methods are becoming increasingly valuable and established in ecological research, particularly in nonmodel species. Supporting their progress and adoption requires investment in resources that promote (i) reproducibility of genomic analyses, (ii) accessibility of learning tools and (iii) keeping pace with rapidly developing methods and principles. We introduce marineomics.io, an open‐source, living document to disseminate tutorials, reproducibility tools and best principles for ecological genomic research in marine and nonmodel systems. The website's existing content spans population and functional genomics, including current recommendations for whole‐genome sequencing, RAD‐seq, Pool‐seq and RNA‐seq. With the goal to facilitate the development of new, similar resources, we describe our process for aggregating and synthesizing methodological principles from the ecological genomics community to inform website content. We also detail steps for authorship and submission of new website content, as well as protocols for providing feedback and topic requests from the community. These web resources were constructed with guidance for doing rigorous, reproducible science. Collaboration and contributions to the website are encouraged from scientists of all skill sets and levels of expertise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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