CINECA: Common Infrastructure for National Cohorts in Europe, Canada, and Africa - Kick Off Report
Notice bibliographique
Résumé
The CINECA consortium was formed in response to the EU call ‘Better Health and care, economic growth and sustainable health systems’ (H2020-SC1-BHC-2018-2020) with a proposal for an international flagship collaboration with Canada for human data storage, integration and sharing to enable personalised medicine approaches. CINECA proposes a federated cloud enabled infrastructure making population scale genomic and biomolecular data accessible across international borders, accelerating research, and improving the health of individuals across continents. CINECA will leverage international investment in human cohort studies from Europe, Canada, and Africa to deliver a paradigm shift of federated research and clinical applications. The CINECA consortium will create one of the largest cross-continental implementations of human genetic and phenotypic data federation and interoperability with a focus on common (complex) disease, one of the world’s most significant health burdens. The partners represent a unique combination of scientific excellence with experience of eleven diverse cohorts and scientific projects such as the European Genome-phenome Archive, CanDIG, and H3Africa. The CINECA Kick off meeting was held on January 24th-25th 2019 at the Wellcome Genome Campus Conference Centre, Hinxton UK. The key objective of the meeting was to bring together consortium members to facilitate discussion on the project’s goals and action plan. The report focuses on an overview of the Work Packages as presented to the consortium (focusing on deliverables due in the first reporting period), the cohorts included in the project, and the decisions made by the Executive Board for actions to implement year 1 of the project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».