MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417431666 · doi:10.1021/jasms.5c00382

Building In-House Libraries to Use with the NIST/NIJ DART-MS Data Interpretation Tool

2025· article· en· W4417431666 sur OpenAlexaff
Arun S. Moorthy, Christany Liggins, J. Tyler Davidson

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNISTConstruct (python library)Interpretation (philosophy)Ideal (ethics)Data formatBibliographic database

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents two programs to help users construct mass spectral libraries for use with the NIST/NIJ DART-MS Data Interpretation Tool (version 3.22). The Full Database Builder program─which is a modification of the original database building script published through NIST─generates libraries that follow the exact specification of the NIST DART-MS Library builder. The Basic Database Builder program requires less information from the user and has fewer computational dependencies, making it an ideal program for users building small in-house libraries for research and testing purposes. The programs are available at https://github.com/asm3-trentu/CRAFTS-DBBuilder.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,093

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society for Mass SpectrometryMême sujetResearch Data Management PracticesTravaux en français237 207