MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390506915 · doi:10.3126/nje.v13i4.61271

Addressing the inequalities in global genetic studies for the advancement of Genetic Epidemiology

2023· editorial· en· W4390506915 sur OpenAlexaff
Brijesh Sathian, Edwin van Teijlingen, Bedanta Roy, Russell Kabir, Indrajit Banerjee, Padam Simkhada, Hanadi Al Hamad

Notice bibliographique

RevueNepal Journal of Epidemiology · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceWorkflowGenomicsPrecision medicinePersonal genomicsBig dataGenetic dataScale (ratio)Genetic epidemiologyHuman geneticsPopulationComputer scienceBiologyGenomeMedicineData miningGeneticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human reference genome assembly has been available for two decades, and advancements in sequencing technology have enabled rapid whole-genome sequencing in single institutes. WGS (whole-genome sequencing) data analysis applications will enable large-scale data analysis on multi-clouds, integrate datasets with a population scale, and ensure the reproducibility of publications through modern workflow engines and scalability. In human genetics, expert-knowledge-driven approaches from medical and biological professionals and data-driven approaches from computer science applied to epidemiology, such as AI (artificial intelligence), are required for domain-specific downstream data interpretations. For reliable diagnostic, prognostic, and therapeutic tools, as well as generalized outcomes, genomic studies should involve a wide range of majority and minority populations. The field of genomics in medicine is entering a new era, and to increase the application of gene therapy in the treatment of emerging infections and disorders, there needs to be a united worldwide effort.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNepal Journal of EpidemiologyMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207