CINECA: Report on trust model for partner sites, and between sites and controlled-access researchers
Notice bibliographique
Résumé
In this deliverable document, we report on the activities for Deliverable 4.1 - Report on trust model for partner sites, and between sites and controlled-access researchers. The Work Package 4 goals concern the development of a set of tools that can facilitate federated analyses of new and diverse genetic and genomic datasets, based on specific use cases. The tools selected will be using the common federated infrastructure established in earlier work packages, and the datasets will be described with metadata standards identified in Work Package 3. In our report we considered trust as the extent to which one party is willing to depend on the other party in a given situation with a feeling of relative security, even though negative consequences are possible. This work has contributed towards establishing a description of the trust model and four different levels of data access concerning specific cohort’s data, identifying use cases for the development of federated analysis workflows and describing existing data access models to inspire subsequent WP4 deliverables related to the implementation of the federated analysis workflow.
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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 | 0,064 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,026 |
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 ».