CINECA synthetic cohort NA Canada CHILD [CC-BY-NC-SA]
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.
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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,268 | 0,141 |
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 ».