Création d'outils pour l'automatisation d'analyses phylogénétiques de génomes d'organites
Bibliographic record
Abstract
Le traitement des données de séquençage pour les rendre utilisables dans une analyse phylogénétique est long et répétitif. De plus, certaines analyses plus complexes peuvent difficilement être entreprises sans l'automatisation de certaines tâches. La création d'outils bioinformatiques permettrait de diminuer le temps consacré à la préparation des données. \n\nLe but de cette recherche est de développer des outils informatiques\npermettant d'automatiser le traitement de données provenant du séquençage\nd'organites. Pour ce faire, il a été nécessaire de créer: \n\nitem des bases de données de gènes d'organites;\nitem des outils pour l'extraction des séquences génétiques dans différents formats;\nitem des outils pour l'identification des gènes d'organismes nouvellement séquencés;\nitem des outils de préparation des données pour l'utilisation lors d'analyses phylogénétiques.\n\nFinalement, le bon fonctionnement des outils a été vérifié par l'exécution d'une analyse phylogénétique dont les résultats ont déjà été publiés.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.025 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".