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Enregistrement W4394284980 · doi:10.6084/m9.figshare.8107646

Data used to apply the three-step strategy for predicting algae growth inhibition toxicity [1].

2019· dataset· en· W4394284980 sur OpenAlexaboutno aff
A. Furuhama

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgaeToxicityBiologyEnvironmental scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Table I lists the names of the 309 chemicals selected from the data set of 425 chemicals in Kusk et al. [2], along with the SMILES strings used to calculate their physicochemical properties (log P, log D at pH10, log S0, and log Sw) by means of ACD/Labs [3]. Tables II, III, and IV list log (1/48h-algal EC50 [mM]) values, physicochemical properties, and values used for Steps 1–3 of the three-step strategy [1]; values are from the algal toxicity data set of Kusk et al. [2]. Log P: log of octanol–water partition coefficient, calculated with ACD/Labs using Consensus LogP values. Log D at pH 10: log of octanol–water distribution coefficient at pH 10 (log DpH10 in Tables II, III, and IV), calculated with ACD/Labs using the Consensus LogP and GALAS pKa modules. Log S0: log of intrinsic solubility (i.e., solubility of the neutral form [mol L−1]) in water at 25 °C, calculated with the GALAS algorithm in ACD/Labs. Log Sw: log of solubility in pure water along with pH of the resulting solution (mol L−1 with a defined pH), calculated with the GALAS algorithm in ACD/Labs. Values of log (1/48h-algal EC50 [mM]) were calculated by converting EC50 values in milligrams per liter to the corresponding millimolar values by using the molecular weights listed in the supplemental data of ref. [2]. [1] Furuhama A, Hasunuma K, Hayashi TI, Tatarazako N (2016) Predicting algal growth inhibition toxicity: three-step strategy using structural and physicochem-ical properties. SAR QSAR Environ Res 27:343–362. [2] Kusk KO, Christensen AM, Nyholm N (2018) Algal growth inhibition test re-sults of 425 organic chemical substances. Chemosphere 204:405–412. [3] ACD/Labs, version 2018 (2018). Advanced Chemistry Development, Inc., To-ronto, ON, Canada.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,021

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission1
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