Heatmapper2: web-enabled heat mapping made easy
Notice bibliographique
Résumé
First released in 2016, Heatmapper provided the first comprehensive, web-based platform for easily visualizing and manipulating heat maps for a wide range of applications in biology, epidemiology, ecology, and many other areas of science and social science. However, as Heatmapper's popularity grew, limitations in its performance and functionality became more apparent, necessitating the development of a new version: Heatmapper2 (https://heatmapper2.ca/). Heatmapper2 represents a substantial upgrade to the original Heatmapper web server, with much of the code being completely rewritten to improve performance, enhance capabilities and integrate new web technologies. Among the key changes are the conversion of the back-end code from R to Python (for better processing speed), the migration away from R Shiny to Shiny Python, and the use of WebAssembly. WebAssembly enables high performance, graphically intense applications to be run client-side in a web browser. Moving computationally intense calculations away from a central server and on to client computers eliminates server congestion and significantly improves performance. In addition to its significantly improved performance, Heatmapper2 now supports a wider range of heat mapping options including: time-series or animated heat maps (for geospatial applications), 3D heat maps (for mapping data on organisms or body parts); protein structure heat maps (for mapping molecular dynamic processes), molecular spatial heat maps (for spatial omics applications), and spectrometric heat maps (for mass spectrometry applications). Heatmapper2's redesigned interface also supports much more extensive customization, more easily editable tables, and more efficient handling of large datasets. These enhancements should make Heatmapper2 much more appealing for a wider range of researchers and research applications.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».