CINECA synthetic cohort NA Canada CHILD [CC-BY-NC-SA]
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The "CINECA synthetic cohort NA Canada CHILD" dataset is a synthetic dataset developed to provide insight into how data is structured for select common attributes in the CHILD Cohort Study, but not reveal any personal or identifiable information associated with cohort participants. Such synthetic datasets are valuable for software developers to be able to see specific examples of data for common attributes (i.e. a minimal metadata model of a selection of common variables usually present in cohorts). This dataset comprises 100 variables for 150 synthetic participants which have faked phenotypic data that reflects CHILD cohort data. In addition, there is genetic data based on the 1000 Genomes project. This dataset was created within the context of the CINECA project. More information about the creation of this dataset can be found in the included documentation. \n\n\nPlease note this preamble must be included with any distribution of this dataset: This synthetic dataset (with cohort “participants” / ”subjects” marked with FAKE) has no identifiable data and cannot be used to make any inference about CHILD cohort data or results. The purpose of this dataset is to aid development of technical implementations for cohort data discovery, harmonization, access, and federated analysis. In support of FAIRness in data sharing, this dataset is made freely available under the Creative Commons Licence (CC-BY; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). Please ensure this preamble is included with this dataset and that the CHILD project and the CINECA project (funding: EC H2020 grant 825775 and CIHR grant 404896) are acknowledged. If you have any questions about this dataset contact Fiona Brinkman at brinkman@sfu.ca or Erin Gill at egill@sfu.ca.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,149 | 0,005 |
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 découle