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Enregistrement W4403164491 · doi:10.1101/2024.10.05.24314949

A playbook for harmonization of standards for emergent viral pathogens

2024· preprint· en· W4403164491 sur OpenAlexaff
Sara Suliman, Sébastien Fuchs, David Catoe, Loren Hansen, Deepa Eveleigh, Michael A. Crone, Paul S. Freemont, Martin Kammel, Heinz Zeichhardt, Andrew Anfora, Russell Garlick, Neil Almond, Mark Page, Brian J. Beck, Hui Wang, Karuna Sharma, Gary A. Pestano, Joannes Vancann, Jo Vandesompele, Adam S Corner, Jeffrey H. Albrecht, Deborah Boles, Marcia Eisenberg, Ayla B. Harris, Brian J. Krueger, Amanda L. Suchanek, Thomas Urban, Jonathan Williams, Patrick Chain, Alina Deshpande, Attelia Hollander, Sujata Chalise, David R. Walt, Jeffrey J. Germer, Joseph D. Yao, Bobbi S. Pritt, Frederick S. Nolte, Alexandra Bogožalec Košir, Mojca Milavec, Megan H. Cleveland, Peter M. Vallone, Eloise J. Busby, Jim F. Huggett, Denise M. O’Sullivan, Elizabeth M. Marlowe, Benjamin A. Pinsky, Annaleise Kealiher, Jeantine E. Lunshof, Christopher E. Mason, John J. Sninsky, Cristina M. Tato, Tim R. Mercer, Thomas J. White, Marc Salit

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensCanadian Society of MicrobiologistsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationVirologyBusinessBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effective clinical and public health decision-making during a pandemic depends on reliable and interoperable clinical diagnostic test results. To ensure trustworthy outcomes, we need widely available and harmonized calibration standards on a shared scale. We present a ‘playbook’ for an inter-laboratory harmonization study that calibrates any available standards against a limited-availability standard issued by a global authority like the World Health Organization (WHO).

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0880,036

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2024
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