Sponsored by the AMIA Formal Biomedical Knowledge Representation Special Interest Group
Notice bibliographique
Résumé
www.amia.org Foreword These are the proceedings of the First InternationalWorkshop on Formal Biomedical Knowledge Representation (KR-MED 2004), held in Whistler (British Columbia, Canada) on the 1st of June 2004. It is the first of this kind, organized by the recently founded Special Interest Group Formal (Bio-)Medical Knowledge Representation of the American Medical Informatics Association (AMIA). This workshop is collocated with KR 2004, the Ninth International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning. The engineering of large-scale domain knowledge, mostly in form of controlled vocabularies, taxonomies, and classification systems constitutes an important branch of activities in the field of Medical Informatics. The recent growth of interest in genomics and molecular biology has set another focus on the organization of the fast growing terminological knowledge in this domain. Despite recent advances in using formal languages for biomedical concept representation, many fundamental issues (ontological basis, expressivity, scalability) remain unresolved. Hence, it seemed to us as a natural move to discuss the challenges and requirements we have to offer directly with the KR community. As the chairman of the programme committee I had the pleasure to collaborate with the following members of the PC:
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,251 | 0,146 |
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 ».