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Enregistrement W7107963216 · doi:10.5683/sp3/4nks4h

Replication Data for: Optimizing the membrane composition of immobilized giant vesicles for effective entrapment and observation of motile bacteria

2025· dataset· W7107963216 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriaMembraneVesicleReplication (statistics)EntrapmentReplicate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset can be used to replicate the results found in the article "Optimizing the membrane composition of immobilized giant vesicles for effective entrapment and observation of motile bacteria." A folder called the "Entrapment Efficiency" is a set of videos used to calculate how efficiently giant vesicles entrap motile bacteria AMB-1. Individual AMB-1 bacteria were counted in each video and an efficiency of bacteria trapped per area was calculated. The second is the "Lipid Mixture Spectra Data" which is spectrophotometry data of Laurdan, a lipophilic dye that reports on membrane order in the created giant vesicles. Using these spectra, one can calculate the generalized polarization of the different vesicles, which is an approximation of the membrane order in the vesicles. All .CZI files are able to opened with FIJI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0940,120

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,273 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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