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Enregistrement W4401201142 · doi:10.48550/arxiv.2407.19059

The IBEX Knowledge-Base: Achieving more together with open science

2024· preprint· en· W4401201142 sur OpenAlexafffund
Andrea J. Radtke, Ifeanyichukwu U. Anidi, Leanne Arakkal, Armando Arroyo-Mejías, Rebecca T. Beuschel, Katy Börner, Colin J. Chu, Beatrice Clark, Menna R. Clatworthy, Jake Colautti, Joshua Croteau, Saven Denha, Rose Dever, Walderez O. Dutra, Sonja Fritzsche, Spencer Fullam, Michael Y. Gerner, Anita Gola, Kenneth J. Gollob, Jonathan M. Hernandez, Jyh Liang Hor, Hiroshi Ichise, Zhixin Jing, Danny Jonigk, Evelyn Kandov, Wolfgang Kastenmueller, Joshua F. E. Koenig, Aanandita Kothurkar, Alexandra Y. Kreins, Ian T. Lamborn, Yuri Lin, Kátia L.P. Morais, Aleksandra Lunich, Jean CS Luz, Ryan B. MacDonald, Chen Makranz, Vivien I. Maltez, Ryan V Moriaty, Juan M Ocampo-Godinez, Vitoria M Olyntho, Kartika Padhan, Kirsten Remmert, Nathan Richoz, Edward C. Schrom, Wanjing Shang, Lihong Shi, Rochelle M. Shih, Emily Speranza, Salome Stierli, Sarah A. Teichmann, Tibor Z. Veres, Megan Vierhout, Brianna T. Wachter, Adam K Wade-Vallance, Margaret Williams, Nathan Zangger, Ronald N. Germain, Ziv Yaniv

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNHLBI Division of Intramural ResearchNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNIHR Cambridge Biomedical Research CentreWellcome TrustBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilCommon FundConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthInstituto Politécnico NacionalInstitute of Infection and ImmunityFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNewcastle UniversityNational Institute of General Medical SciencesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthNational Institute for Health and Care ResearchNHS Blood and TransplantFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisCanadian Allergy, Asthma and Immunology FoundationNIH Office of the DirectorInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Doenças TropicaisCanadian Institute for Advanced ResearchCanadian Institutes of Health ResearchDamon Runyon Cancer Research Foundation
Mots-clésResource (disambiguation)Knowledge baseComputer scienceBase (topology)Knowledge managementData scienceNanotechnologyWorld Wide WebMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iterative Bleaching Extends multipleXity (IBEX) is a versatile method for highly multiplexed imaging of diverse tissues. Based on open science principles, we created the IBEX Knowledge-Base, a resource for reagents, protocols and more, to empower innovation.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,028

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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