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Enregistrement W6925484363 · doi:10.17863/cam.64387

Eleven grand challenges in single-cell data science.

2019· article· en· W6925484363 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Human Genome Research InstituteCancer Research UK Cambridge Institute, University of CambridgeHelmholtz Zentrum MünchenBC Cancer AgencyNational Health and Medical Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Cancer Society Research InstituteNational Institutes of HealthOncode InstituteBC Cancer FoundationWageningen University and ResearchCancer Research UKLorentz CenterTerry Fox Research InstituteI.M. Sechenov First Moscow State Medical UniversityBroad InstituteUniversität Duisburg-EssenAlan Turing InstituteSwiss Institute of BioinformaticsUniversität ZürichKlaus Tschira StiftungCycle for SurvivalRadboud Universitair Medisch CentrumUniversitair Medisch Centrum GroningenLeids Universitair Medisch CentrumCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEidgenössische Technische Hochschule ZürichBundesministerium für Bildung und ForschungUniversität des SaarlandesInstitute for Research in BiomedicineTechnische Universiteit DelftUniversiteit UtrechtRijksuniversiteit GroningenDeutsche KrebshilfeSystemsX.chUniversiteit LeidenSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterWellcome TrustRadboud UniversiteitBarcelona Institute of Science and TechnologyChan Zuckerberg InitiativeEuropean Molecular Biology LaboratoryDeutsches KrebsforschungszentrumUniversiteit van AmsterdamGeorgia State UniversitySilicon Valley Community FoundationJohns Hopkins UniversityPrinceton UniversityUniversity of EdinburghNational Science FoundationMassachusetts General HospitalImperial College London
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101DysgeusiaLiquationDiafiltrationEmperipolesisDurvalumabFusible alloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0100,025
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0090,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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