MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6967592212 · doi:10.5281/zenodo.13255875

BY-COVID D2.3 Enabling data discovery at source using beacon-like mechanisms

2024· article· en· W6967592212 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquevaccines and immunoinformatics approaches
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésDeliverableInteroperabilityData discoveryBeaconBig dataImplementationData sharingNeighbor Discovery ProtocolOpen research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deliverable D2.3, titled "Enabling data discovery at source using beacon-like mechanisms," presents the outcomes and advancements achieved by Work Package 2 (WP2) partners within the BY-COVID project. The report delineates existing data discovery mechanisms and introduces novel cross-domain data discovery through extensions to the Beacon and the Beacon Network technologies, particularly focusing on its application to COVID-19 data. Throughout the duration of the project, significant progress has been made in expanding standard data discovery mechanisms. Collaborative efforts have resulted in the enhancement of Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH) Beacon-based mechanisms, enabling efficient data discovery at its source. This deliverable describes eight different Beacon implementations from BY-COVID partners, and other institutions in Europe and other parts of the world (Canada and Australia). These beacons share cross-domain data, from viral genomes and epidemiology to rich patient information or combined viral and host genomes from the same donors. The achievements prove the commitment to enabling data discovery at its source. By extending Beacon technologies, the project has paved the way for enhanced data accessibility and interoperability across various research domains. Nevertheless, the deliverable shows that the use of popular models and dictionaries (like OMOP or ISARIC eCRF) is not enough to achieve solid interoperability, although it enormously reduces the harmonisation gap and opens the door to generation of tools to bridge these gaps. These advancements signify a crucial step forward in empowering researchers to efficiently access and use diverse datasets, ultimately contributing to more informed decision-making and research outcomes.

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 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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0060,020
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,046

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetvaccines and immunoinformatics approachesTravaux en français237 207