Notice bibliographique
Résumé
This describes the output files for the BioWordlists project. These files are ancillary data for other text mining projects. Each file is a tab-delimited file with one term per line. The first column is a unique ID. The second column is the main name of the term. The third column is a pipe-delimited set of the synonyms for this term (including the main term). <strong>terms_genes.tsv:</strong> This is a list of all human genes with synonyms. The first column is the HUGO gene ID. It includes an additional fourth column is the Entrez gene ID. Genes are built using the NCBI Gene resource with synonyms from the UMLS Metathesaurus. <strong>terms_drugs.tsv:</strong> This is a list of all drugs from the WikiData resource. It also includes some more general terms and inhibitors terms for all genes in the gene list. <strong>terms_cancers.tsv:</strong> This is a list of specific cancer types from the Disease Ontology. General cancer terms have been removed and synonyms added from the UMLS Metathesaurus. <strong>terms_variants.tsv:</strong> Common mutations, aberrations and other 'omic events that may occur to a gene, especially in the cancer setting. <strong>terms_conflicting.tsv:</strong> Several common biomedical terms that are easily confused with other useful concepts. An examples is "Cox Regression". This list is used to identify these to reduce ambiguity. <strong>terms_proteins.tsv:</strong> Human protein names from UniProt with synonyms.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,010 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».