Projection Statistics – ProST: Online statistical assessment of group separation in data projection analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation Unsupervised data projection for the determination of trends in the data, visualization of multidimensional data in a reduced dimension space or feature space reduction through combination of data is a major step in data mining. Methods such as Principal Component Analysis or t-Distribution Stochastic Neighbor Embedding are regularly used as one of the first steps in computational biology or omics investigation. However, the significance of the separation of sample groups by these methods generally relies on visual assessment. User-friendly application for different projection methods, each focusing on distinct data properties, are needed as well as a rigorous method for statistical determination of the significance of separation of groups of interest in each dataset. Results We present Projection STatistics (ProST), a user-friendly solution for data projection analysis providing three unsupervised (PCA, t-SNE and UMAP) and one supervised (LDA) approach. For each method we are including a novel statistical investigation of the significance of group separation with Mann-Whitney U-rank or t-test analysis as well as necessary preprocessing steps. ProST provides an unbiased, objective application of the determination of the significance of the separation of measurement groups through either linear or manifold projection analysis with methods ranging from a focus on the separation of points based on major variances or on point proximities based on distance. Availability The ProST software application is freely available at https://complimet.ca/shiny/ProST/ with source code provided on https://github.com/complimet/prost . Contact danny.salem@nrc-cnrc.gc.ca or Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca Supplementary information Supplementary help pages are provided at https://complimet.ca/shiny/ProST/ .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle