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Enregistrement W4403122220 · doi:10.31219/osf.io/xbf4t

The broom of the system: a harmonized contextual data specification for One Health AMR pathogen genomic surveillance

2024· preprint· en· W4403122220 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Griffiths, Julie Shay, Rhiannon Cameron, Charlotte Barclay, Anoosha Sehar, Damion Dooley, Nithu Sara John, Andrew Scott, Gabriel Wajnberg, Emil Jurga, Lisa Johnson, Tony Kess, James Robertson, Justin Schonfeld, Patrick Bastedo, Joshua Tang, Xianhua Yin, Attiq Ur Rehman, R. A. R. Wallace, Cheyenne C. Conrad, Shannon H.C. Eagle, Ashley Cooper, Adrian Muwonge, Bryan A. Wee, Leonid Chindelvitch, Tim A. McAllister, Moussa Diara, John J. Nash, Edward Topp, Gary Van Domselaar, Eduardo N. Taboada, Sandeep Tamber, Jordyn Broadbent, Dominic Poulin‐Laprade, Derek Smith, Richard Reid‐Smith, Rahat Zaheer, Chad Laing, Catherine D. Carrillo, William Hsiao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroomPathogenComputer scienceComputational biologyBiologyData scienceGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One Health genomics initiatives often involve data streams originating from different sources, institutions, sectors, and information management systems. These are often heterogeneous datasets structured in a variety of ways, posing challenges for data harmonization, integration and meaningful interpretation. The Genomics Research and Development Initiative Shared Priority Projects for AMR (GRDI-AMR) uses a genomics-based approach to understand the prevalence and diversity of antimicrobial resistance determinants associated with food production and different environments that can impact human health, as well as how AMR can evolve, spread, and be mitigated. This work is being carried out by six different federal government departments and agencies, academic institutions, as well as agricultural and environmental networks. To facilitate harmonization of data, a modular, interoperable contextual data (metadata) specification was developed, called the GRDI-AMR One Health specification package. The package consists of an ontology-based data standard, built using semantic best practices and existing standards, and is operationalized in a data curation tool called the DataHarmonizer. This tool automates the transformation of contextual data into NCBI’s One Health Enterics BioSample format to support public data sharing. The package also includes different kinds of support materials such as field and term reference guides and a detailed curation protocol highlighting ethical, practical and privacy considerations. Tooling and vocabulary were iteratively improved through multiple rounds of real-world testing. The data standard is continually maintained and version controlled, and has been used to resolve a variety of data harmonization issues experienced throughout numerous collaborative surveillance projects. The standard also encourages the inclusion of prevalence metrics in order to make whole genome sequencing data more useful for risk assessment, and enables communication about data needs between data generators and users. While developed for Canadian surveillance, the GRDI-AMR specification has also been implemented in international harmonization efforts, demonstrating its utility for many types of One Health genomics projects. The specification package is available at (https://github.com/cidgoh/GRDI_AMR_One_Health).

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,130 · 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
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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