معلومة

كيف تفسر درجات Glimmer؟

كيف تفسر درجات Glimmer؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أحاول العثور على orfs مع Glimmer. في النهاية ، أعطاني Glimmer ملف تنبؤ مع orfs والنتيجة الأولية المقابلة.

عندما ألقي نظرة على التوثيق ، فإنه يقول عن النتيجة ، "هذا هو 100 ضعف نسبة اللوغاريتمات الأساسية لكل قاعدة من نقاط ICM للتشفير داخل الإطار إلى درجة النموذج المستقل (أي غير المشفر). تقدير تقريبي لمدى جودة نتائج orf التي يمكن مقارنتها بين أي اثنين من orfs. " يمكنك البحث هنا عن الوثائق-

https://ccb.jhu.edu/software/glimmer/glim302notes.pdf

ولكن ماذا تعني النتيجة حقًا بطريقة مطلقة؟ كيف يمكنني أن أدرك بالنسبة إلى orf ، إذا كانت النتيجة مهمة أم لا؟


النتيجة هي نسبة احتمالات السجل ، مضروبة في 100 ، أن ORF الذي تدخله هو منطقة تشفير. على سبيل المثال ، إذا كان Glimmer يعتقد أن احتمالات السجل هي 10 إلى 1 لأن منطقتك تقوم بترميزها ، فستكون نتيجتك 10x100 = 10000. سجل الاحتمالات 10: 1 يعني أكثر من مليون إلى واحد مؤكد.


كيف تفسر درجات Glimmer؟ - مادة الاحياء

مكتشف الجينات مشتق من Glimmer ، ولكنه تم تطويره خصيصًا لحقيقيات النوى. يعتمد على خوارزمية برمجة ديناميكية تأخذ في الاعتبار جميع مجموعات exons المحتملة لإدراجها في نموذج جيني وتختار أفضل هذه المجموعات. القرار بشأن النموذج الجيني الأفضل هو مزيج من قوة مواقع اللصق ودرجة الإكسونات الناتجة عن نموذج ماركوف المحرف (IMM). تم تدريب النظام على نبات الأرابيدوبسيس ثاليانا ، وأوريزا ساتيفا (الأرز) ، والمتصورة المنجلية (طفيلي الملاريا) ، ويجب أن يعمل بشكل جيد على الكائنات الحية ذات الصلة الوثيقة. انظر أدناه للحصول على إرشادات حول تنزيل النظام الكامل بما في ذلك شفرة المصدر.

متطلبات النظام

تم إصدار GlimmerM ككود مصدر وتم اختباره على Linux RedHat 6.x + و Sun Solaris و Alpha OSF1 ، ولكن يجب أن يعمل على أي نظام Unix.

الحصول على GlimmerM

لتنزيل نظام GlimmerM الكامل ، فقط انقر هنا.

بعد التنزيل ، قم بإلغاء ضغط ملف التوزيع عن طريق كتابة:

سيتم إنشاء دليل باسم "GlimmerM /" يحتوي على الملفات التنفيذية ومجموعات بيانات التدريب وغيرها من الملفات الداعمة.


الطرق الحسابية في البيولوجيا الجزيئية

ديفيد جي ستيتس ، ويليام سي ريسدورف جونيور ، في الكيمياء الحيوية الشاملة الجديدة ، 1998

1.3 القطع الأثرية الناتجة عن أخطاء في التسلسل وقاعدة البيانات

يتحسن التنبؤ الجيني في كل من الكشف الصحيح عن وجود exons وفي تجميع نماذج الجينات الكاملة [22] ، لكن أدوات برمجيات التنبؤ الجيني تظل عرضة للخطأ. غالبًا ما يتم تفسير حدود Exon والإكسونات الصغيرة والإكسونات غير المشفرة بشكل خاطئ [23] ، ولا ينظر أي من البرامج الحالية في إمكانية تضفير النسخ البديلة. لسوء الحظ ، يتم ترجمة العديد من تنبؤات الجينات التي لم يتم التحقق منها من الناحية المفاهيمية إلى تسلسلات الببتيد وإدخالها في قواعد بيانات تسلسل البروتين. في حين أن برنامج التنبؤ الجيني قد يكون ناجحًا في التعرف على العديد من exons في الجين ، فإن خطأ واحدًا في تحديد وتقاطع exon / intron قد يفسد بشكل كارثي تسلسل البروتين المترجم من الناحية النظرية.

توجد أخطاء في قواعد بيانات تسلسل النوكليوتيدات بمستويات تمنع الترجمة الموثوقة لمناطق التشفير [24 ، 4]. العديد من الجينات ومناطق ترميز البروتين غير مشروحة ، والعديد من القطع الأثرية مثل وجود تسلسل ناقل أو ذيول متعددة الوصلات موجودة وغير مذكورة في قاعدة البيانات [25]. من بين مناطق التشفير ، العديد منها غير قابل للترجمة [16 ، 26 ، 27]. وجود تسلسلات جزئية ومجزأة في قواعد البيانات له أهمية خاصة لتصنيف التسلسل الآلي. قد لا يتعرف المؤلفون الأصليون على الطبيعة الجزئية للتسلسل ، والتعليق التوضيحي لبيانات التسلسل الجزئي غير موثوق به تمامًا في قواعد البيانات الحالية. قد تؤدي التسلسلات الجزئية إلى ظهور عائلة بروتينية واحدة كمجموعة من العائلات متعددة المجالات في تحليل التصنيف.


محتويات

ال ح-فهرس يتم تعريفه على أنه القيمة القصوى لـ ح بحيث نشر المؤلف / المجلة على الأقل ح الأوراق التي تم الاستشهاد بها على الأقل ح مرات. [5] تم تصميم الفهرس لتحسين المقاييس الأبسط مثل العدد الإجمالي للاستشهادات أو المنشورات. يعمل الفهرس بشكل أفضل عند مقارنة الباحثين الذين يعملون في نفس المجال ، نظرًا لاختلاف اصطلاحات الاقتباس بشكل كبير بين المجالات المختلفة. [6]

ببساطة ، إذا كان المؤلف ح-فهرس هو ن، ثم المؤلف لديه ن المنشورات التي يحتوي كل منها على الأقل ن الاستشهادات أين ن عظيم بقدر ما يمكن أن يكون. على سبيل المثال ، إذا كان للمؤلف خمسة منشورات ، مع اقتباسات 9 و 7 و 6 و 2 و 1 (مرتبة من الأكبر إلى الأقل) ، فإن المؤلف ح-الفهرس هو 3 ، لأن المؤلف لديه ثلاثة منشورات أكبر من أو يساوي 3 اقتباسات.

من الواضح أن المؤلف ح-فهرس يمكن أن يكون فقط بقدر عدد منشوراتهم. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون للمؤلف الذي لديه منشور واحد فقط امتداد ح-فهرس واحد على الأكثر ، طالما تم الاستشهاد بنشرها مرة واحدة على الأقل. من ناحية أخرى ، يمكن أن يكون للمؤلف العديد من المنشورات ، ولكن إذا كان لكل منشور اقتباس واحد فقط ، فعندئذٍ ح-الفهرس هو 1.

رسميًا ، إذا F هي الوظيفة التي تتوافق مع عدد الاستشهادات لكل منشور ، نحسب ح- الفهرس كالتالي: أولاً نرتب قيم F من الأكبر إلى الأقل قيمة. ثم نبحث عن الموضع الأخير الذي فيه F أكبر من أو يساوي الموضع (نسميه ح هذه الوضعية). على سبيل المثال ، إذا كان لدينا باحث لديه 5 منشورات أ ، ب ، ج ، د ، هـ مع اقتباسات 10 و 8 و 5 و 4 و 3 ، على التوالي ، ح-فهرس يساوي 4 لأن المنشور الرابع يحتوي على 4 اقتباسات والخامس يحتوي على 3 فقط. في المقابل ، إذا كانت نفس المنشورات تحتوي على اقتباسات 25 و 8 و 5 و 3 و 3 ، فإن الفهرس هو 3 (أي المركز الثالث ) لأن الورقة الرابعة تحتوي على 3 اقتباسات فقط.

F(أ) = 10 ، F(ب) = 8 ، F(ج) = 5 ، F(د) = 4 ، F(هـ) = 3 → ح- الفهرس = 4 F(أ) = 25 ، F(ب) = 8 ، F(ج) = 5 ، F(د) = 3 ، F(هـ) = 3 → ح-الفهرس = 3

إذا كانت لدينا الوظيفة F مرتبة بترتيب تنازلي من أكبر قيمة إلى أدنى قيمة ، يمكننا حساب ح- الفهرس كالتالي:

مؤشر هيرش مشابه لرقم إدينجتون ، وهو مقياس سابق يستخدم لتقييم راكبي الدراجات. ال ح-فهرس يعمل كبديل لمقاييس عامل التأثير الأكثر تقليدية في المجلات في تقييم تأثير عمل باحث معين. لأن المقالات الأكثر اقتباسًا هي فقط التي تساهم في ح-فهرس ، تحديده عملية أبسط. لقد أثبت هيرش ذلك ح قيمة تنبؤية عالية لما إذا كان العالم قد حصل على درجات امتياز مثل عضوية الأكاديمية الوطنية أو جائزة نوبل. ال ح- ينمو الفهرس مع تراكم الاستشهادات ، وبالتالي يعتمد على "العمر الأكاديمي" للباحث.

ال ح- يمكن تحديد الفهرس يدويًا باستخدام قواعد بيانات الاقتباس أو باستخدام الأدوات الآلية. توفر قواعد البيانات القائمة على الاشتراكات مثل Scopus و Web of Science حاسبات آلية. اعتبارًا من يوليو 2011 ، قدمت Google حسابًا محسوبًا تلقائيًا ح-فهرس و أنا10- فهرس داخل ملف الباحث العلمي من Google الخاص بهم. [7] بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لقواعد البيانات المحددة ، مثل قاعدة بيانات INSPIRE-HEP تلقائيًا حساب ح-فهرس للباحثين العاملين في فيزياء الطاقة العالية.

من المحتمل أن تنتج كل قاعدة بيانات مختلفة ح لنفس الباحث ، بسبب اختلاف التغطية. [8] أظهرت دراسة مفصلة أن شبكة العلوم لديها تغطية قوية لمنشورات المجلات ، ولكن تغطية ضعيفة للمؤتمرات عالية التأثير. يتمتع Scopus بتغطية أفضل للمؤتمرات ، ولكن التغطية الضعيفة للمنشورات قبل عام 1996 حصل الباحث العلمي من Google على أفضل تغطية للمؤتمرات ومعظم المجلات (وإن لم يكن جميعها) ، ولكن مثل Scopus لديه تغطية محدودة لمنشورات ما قبل عام 1990. [9] [10] يعد استبعاد أوراق وقائع المؤتمرات مشكلة خاصة للباحثين في علوم الكمبيوتر ، حيث تعتبر وقائع المؤتمر جزءًا مهمًا من الأدبيات. [11] تعرض الباحث العلمي من Google لانتقادات بسبب إنتاجه "اقتباسات وهمية" ، بما في ذلك الأدب الرمادي في عدد الاقتباسات ، والفشل في اتباع قواعد المنطق المنطقي عند دمج مصطلحات البحث. [12] على سبيل المثال ، وجدت دراسة Meho and Yang أن الباحث العلمي من Google حدد اقتباسات أكثر بنسبة 53٪ من Web of Science و Scopus مجتمعين ، لكنه لاحظ أنه نظرًا لأن معظم الاقتباسات الإضافية التي أبلغ عنها الباحث العلمي من Google كانت من المجلات منخفضة التأثير أو وقائع المؤتمرات ، لم يغيروا الترتيب النسبي للأفراد بشكل كبير. لقد تم اقتراح أنه من أجل التعامل مع التباين الواسع في بعض الأحيان في ح بالنسبة للأكاديمية الفردية التي يتم قياسها عبر قواعد بيانات الاقتباس الممكنة ، يجب على المرء أن يفترض أن السلبيات الخاطئة في قواعد البيانات أكثر إشكالية من الإيجابيات الخاطئة وأن تأخذ الحد الأقصى ح تقاس للأكاديمية. [13]

تم إجراء تحقيق منهجي ضئيل حول كيفية عمل ح-المؤشر يتصرف في مختلف المؤسسات والدول والأوقات والمجالات الأكاديمية. [14] اقترح هيرش ، بالنسبة للفيزيائيين ، قيمة لـ ح من حوالي 12 قد يكون نموذجيًا للتقدم إلى المنصب (أستاذ مشارك) في جامعات الأبحاث الكبرى [الأمريكية]. قد تعني القيمة التي تبلغ حوالي 18 درجة أستاذية كاملة ، وقد تعني 15-20 درجة زمالة في الجمعية الفيزيائية الأمريكية ، وقد تعني 45 أو أعلى عضوية في الأكاديمية الوطنية للعلوم بالولايات المتحدة. [15] قدر هيرش أنه بعد 20 عامًا سيكون لدى "العالم الناجح" ح-فهرس 20 ، "العالم المتميز" سيكون له ح-الفهرس 40 ، وسيكون لدى الفرد "الفريد حقًا" ح-فهرس 60. [4]

بالنسبة للعلماء الأكثر استشهدًا في الفترة 1983-2002 ، حدد هيرش المراكز العشرة الأولى في علوم الحياة (بترتيب تنازلي) ح): سليمان هـ. سنايدر ، ح = 191 ديفيد بالتيمور ، ح = 160 روبرت سي جالو ، ح = 154 بيير شامبون ، ح = 153 بيرت فوغلشتاين ، ح = 151 سلفادور مونكادا ، ح = 143 تشارلز أ.ديناريلو ، ح = 138 تاداميتسو كيشيموتو ، ح = 134 رونالد م. إيفانز ، ح = 127 ورالف إل برينستر ، ح = 126. من بين 36 مجندًا جديدًا في الأكاديمية الوطنية للعلوم في العلوم البيولوجية والطبية الحيوية في عام 2005 ، كان متوسط ح-فهرس كان 57. [4] ومع ذلك ، لاحظ هيرش أن قيم ح سوف تختلف بين المجالات المتباينة. [4]

من بين 22 تخصصًا علميًا مدرجة في عتبات الاستشهاد بمؤشرات العلوم الأساسية [وبالتالي استبعاد الأكاديميين غير العلميين] ، احتلت الفيزياء المرتبة الثانية بعد علوم الفضاء. [16] خلال الفترة من 1 يناير 2000 إلى 28 فبراير 2010 ، كان على الفيزيائي أن يتلقى 2073 استشهادًا ليكون من بين أكثر 1٪ استشهاداً من علماء الفيزياء في العالم. [16] عتبة علوم الفضاء هي الأعلى (2236 استشهادًا) ، ويتبع الفيزياء الطب السريري (1390) والبيولوجيا الجزيئية وعلم الوراثة (1229). تحتوي معظم التخصصات ، مثل البيئة / علم البيئة (390) ، على عدد أقل من العلماء وأبحاث أقل واستشهادات أقل. [16] لذلك ، فإن هذه التخصصات لها عتبات اقتباس أقل في مؤشرات العلوم الأساسية ، مع أدنى عتبات اقتباس تمت ملاحظتها في العلوم الاجتماعية (154) ، وعلوم الكمبيوتر (149) ، والعلوم متعددة التخصصات (147). [16]

الأرقام مختلفة جدًا في تخصصات العلوم الاجتماعية: تأثير العلوم الاجتماعية وجد فريق البحث في كلية لندن للاقتصاد أن علماء الاجتماع في المملكة المتحدة لديهم متوسط ​​أقل ح-المؤشرات. ال ح- مؤشرات الأساتذة ("الكاملة") ، استنادًا إلى بيانات الباحث العلمي من Google ، تراوحت بين 2.8 (في القانون) ، و 3.4 (في العلوم السياسية) ، و 3.7 (في علم الاجتماع) ، و 6.5 (في الجغرافيا) ، و 7.6 (في الاقتصاد). في المتوسط ​​عبر التخصصات ، حصل أستاذ في العلوم الاجتماعية على ح-فهرس حوالي ضعف ما هو محاضر أو ​​كبير محاضر ، على الرغم من أن الاختلاف كان الأصغر في الجغرافيا. [17]

قصد هيرش ح-فهرس لمعالجة العيوب الرئيسية للمؤشرات الببليومترية الأخرى ، مثل العدد الإجمالي للأوراق أو العدد الإجمالي للاستشهادات. لا يراعي العدد الإجمالي للأوراق جودة المنشورات العلمية ، في حين أن العدد الإجمالي للاقتباسات يمكن أن يتأثر بشكل غير متناسب بالمشاركة في منشور واحد له تأثير كبير (على سبيل المثال ، الأوراق المنهجية التي تقترح تقنيات أو طرقًا أو تقديرات تقريبية جديدة ناجحة ، والتي يمكن أن تولد عدد كبير من الاستشهادات) ، أو وجود العديد من المنشورات مع اقتباسات قليلة لكل منها. ال ح- يهدف المؤشر إلى قياس جودة وكمية المخرجات العلمية في وقت واحد.

هناك عدد من المواقف التي ح قد توفر معلومات مضللة حول مخرجات العالم. [18] بعض هذه الإخفاقات لا تقتصر على ح-فهرس ، ولكن يتم مشاركتها مع مقاييس أخرى على مستوى المؤلف.

تحريف البيانات تحرير

ال ح-فهرس لا يأخذ في الحسبان العدد النموذجي للاقتباسات في الحقول المختلفة. يتأثر سلوك الاستشهاد بشكل عام بالعوامل التي تعتمد على المجال ، [19] والتي قد تبطل المقارنات ليس فقط عبر التخصصات ولكن حتى ضمن مجالات البحث المختلفة في تخصص واحد. [20] إن حيتجاهل الفهرس المعلومات الواردة في وضع المؤلف في قائمة المؤلفين ، والتي تعتبر مهمة في بعض المجالات العلمية على الرغم من أنها ليست مهمة في مجالات أخرى. [21] [22] إن ح-الفهرس هو رقم طبيعي يقلل من قوته التمييزية. لذلك يقترح روان وتول منطقًا ح-فهرس يقحم بين ح و ح + 1. [23]

عرضة للتلاعب تحرير

ال حيمكن التلاعب بالفهرس عن طريق الاقتباس القسري ، وهي ممارسة يجبر فيها محرر إحدى المجلات المؤلفين على إضافة اقتباسات زائفة إلى مقالاتهم قبل أن توافق المجلة على نشرها. [24] [25] إن ح-فهرس يمكن التلاعب به من خلال الاستشهادات الذاتية ، [26] [27] [28] وإذا كان يعتمد على مخرجات الباحث العلمي من Google ، فيمكن استخدام المستندات التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر لهذا الغرض ، على سبيل المثال باستخدام SCIgen. [29]

عيوب أخرى تحرير

ال ح- تم العثور على الفهرس في إحدى الدراسات ليكون أقل دقة ودقة تنبؤية من المقياس الأبسط لمتوسط ​​الاقتباسات لكل ورقة. [30] ومع ذلك ، تناقضت هذه النتيجة مع دراسة أخرى أجراها هيرش. [31] إن ح- لا يوفر الفهرس مقياسًا للتأثير أكثر دقة بكثير من العدد الإجمالي للاقتباسات لعالم معين. على وجه الخصوص ، من خلال نمذجة توزيع الاستشهادات بين الأوراق كقسم عدد صحيح عشوائي و ح- الفهرس كمربع دورفي للقسم ، وصل Yong [32] إلى الصيغة h ≈ 0.54 N < displaystyle h almost 0.54 < sqrt >> ، أين ن هو العدد الإجمالي للاستشهادات ، والتي تبين ، بالنسبة لأعضاء الرياضيات في الأكاديمية الوطنية للعلوم ، أنها توفر تقديرًا دقيقًا (مع وجود أخطاء عادةً في حدود 10-20 بالمائة) ح-فهرس في معظم الحالات.

مقترحات مختلفة لتعديل ح-فهرس من أجل التأكيد على الميزات المختلفة التي تم إجراؤها. [33] [34] [35] [36] [37] [38] مع انتشار المتغيرات ، أصبحت الدراسات المقارنة ممكنة لإظهار أن معظم المقترحات مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالأصل ح-فهرس وبالتالي فائض إلى حد كبير ، [39] على الرغم من أن الفهارس البديلة قد تكون مهمة للاختيار بين السير الذاتية القابلة للمقارنة ، كما هو الحال غالبًا في عمليات التقييم.

  • فرد ح-فهرس تم تطبيعه من خلال عدد المؤلفين الذي تم اقتراحه: h I = h 2 / N a (T) < displaystyle h_= h ^ <2> / N _ ^ <(T) >> ، مع N a (T) < displaystyle N _ ^ <(T) >> كونها عدد المؤلفين المعتبرين في أوراق h < displaystyle h>. [33] وجد أن توزيع ح-فهرس ، على الرغم من أنه يعتمد على المجال ، يمكن تطبيعه بواسطة عامل إعادة قياس بسيط. على سبيل المثال ، بافتراض أن حق لعلم الأحياء ، وتوزيع ح للرياضيات تنهار معها إذا كان هذا ح مضروبة في ثلاثة ، أي عالم رياضيات مع ح = 3 ما يعادل عالم الأحياء مع ح = 9. لم يتم اعتماد هذه الطريقة بسهولة ، ربما بسبب تعقيدها. قد يكون من الأسهل تقسيم عدد الاقتباسات على عدد المؤلفين قبل طلب الأوراق والحصول على ح-الفهرس ، كما اقترحه هيرش في الأصل.
  • ال ميتم تعريف الفهرس على أنه ح/ن، أين ن هو عدد السنوات التي انقضت منذ نشر أول ورقة بحثية للعالم [4] تسمى أيضًا م-حاصل القسمة. [40] [41]
  • هناك عدد من النماذج المقترحة لدمج المساهمة النسبية لكل مؤلف في الورقة ، على سبيل المثال عن طريق حساب المرتبة في تسلسل المؤلفين. [42]
  • تعميم ل ح-فهرس وبعض الفهارس الأخرى التي تعطي معلومات إضافية حول شكل وظيفة الاقتباس للمؤلف (ذو الذيل الثقيل ، المسطح / الذروة ، إلخ) تم اقتراحه. [43]
  • تم اقتراح ثلاثة مقاييس إضافية: ح 2 أقل ، ح 2 مركز و ح 2 العلوي ، لإعطاء تمثيل أكثر دقة لشكل التوزيع. الثلاثة ح مقياسان يقيسان المنطقة النسبية ضمن توزيع اقتباسات العلماء في منطقة التأثير المنخفض ، ح 2 أقل ، المنطقة التي استولت عليها ح-فهرس، ح 2 المركز ، ومنطقة المطبوعات بأعلى وضوح ، ح 2 العلوي. العلماء مع ارتفاع ح 2 النسب المئوية العليا هم من أصحاب الكمال ، في حين أن العلماء ذوي النسبة العالية ح 2 النسب المئوية الأدنى من المنتجين بالجملة. نظرًا لأن هذه المقاييس هي النسب المئوية ، فإن الغرض منها هو تقديم وصف نوعي لاستكمال القياس الكمي ح-فهرس. [44]
  • ال ز-يمكن رؤية الفهرس على أنه ملف ح-فهرس لمتوسط ​​عدد الاقتباسات. [45]
  • لقد قيل إنه "بالنسبة للباحث الفردي ، فإن مقياسًا مثل رقم Erd يلتقط الخصائص الهيكلية للشبكة بينما ح-فهرس يلتقط تأثير الاقتباس من المنشورات. يمكن إقناع المرء بسهولة أن الترتيب في شبكات التأليف المشترك يجب أن يأخذ في الاعتبار كلا المقياسين لإنشاء تصنيف واقعي ومقبول. "وقد تم بالفعل اقتراح العديد من أنظمة ترتيب المؤلفين مثل eigenfactor (على أساس مركزية eigenvector) ، على سبيل المثال خوارزمية رتبة المؤلف الفيزيائي . [46]
  • ال ج- يحسب الفهرس ليس فقط الاستشهادات ولكن لجودة الاقتباسات من حيث مسافة التعاون بين المؤلفين المقتبس منهم والمقتبس منهم. عالم لديه ج-فهرس ن لو ن من [له / لها] ن الاقتباسات من المؤلفين الذين هم على مسافة تعاون على الأقل ن، والآخر (نن) الاقتباسات من المؤلفين الذين هم على مسافة تعاون على الأكثر ن. [47]
  • ان س- تم اقتراح الفهرس ، الذي يمثل التوزيع غير الانتروبي للاقتباسات ، وقد ثبت أنه في علاقة جيدة جدًا مع ح. [48]
  • ال ه-فهرس ، الجذر التربيعي للفائض من الاقتباسات لـ ح-مجرد بعد ح 2 ، يكمل ح-فهرس للاقتباسات التي تم تجاهلها ، وبالتالي فهو مفيد بشكل خاص للعلماء الذين يتم الاستشهاد بهم بدرجة عالية ولمقارنة هؤلاء الذين لديهم نفس الشيء ح-فهرس (iso-حمجموعة الفهرس). [49] [50]
  • بسبب ال ح- لم يُقصد بالفهرس أبدًا قياس نجاح النشر في المستقبل ، فقد قامت مجموعة من الباحثين مؤخرًا بالتحقيق في الميزات الأكثر تنبؤًا بالمستقبل ح-فهرس. من الممكن تجربة التنبؤات باستخدام أداة عبر الإنترنت. [51] ومع ذلك ، أظهر العمل اللاحق ذلك منذ ذلك الحين ح-المؤشر هو مقياس تراكمي ، ويحتوي على ارتباط ذاتي جوهري أدى إلى المبالغة في تقدير إمكانية التنبؤ به. وبالتالي ، فإن التنبؤ الحقيقي للمستقبل ح-الفهرس أقل بكثير مقارنة بما تمت المطالبة به من قبل. [52]
  • ال أنايشير مؤشر 10 إلى عدد المنشورات الأكاديمية التي كتبها المؤلف والتي تم الاستشهاد بها من قبل عشرة مصادر على الأقل. تم تقديمه في يوليو 2011 بواسطة Google كجزء من عملهم على Google Scholar. [53]
  • ال ح- لقد ثبت أن الفهرس لديه تحيز قوي في الانضباط. ومع ذلك ، فإن التطبيع البسيط h / ⟨h⟩ d > بالمتوسط ح من العلماء في الانضباط د طريقة فعالة للتخفيف من هذا التحيز ، والحصول على مقياس تأثير عالمي يسمح بمقارنة العلماء عبر التخصصات المختلفة. [54] بالطبع هذه الطريقة لا تتعامل مع التحيز العمري الأكاديمي.
  • ال ح- يمكن ضبط توقيت الفهرس لتحليل تطوره خلال حياته المهنية ، باستخدام نوافذ زمنية مختلفة. [55]
  • ال ا-فهرس يتوافق مع المتوسط ​​الهندسي لملف ح-الفهرس والورقة الأكثر اقتباسًا للباحث. [56]
  • يستوعب مؤشر RA تحسين حساسية ح- فهرس عدد الأوراق التي تم الاستشهاد بها بدرجة عالية ويحتوي على العديد من الأوراق المقتبس منها والورق غير المقتبس تحت ح-جوهر. يمكن أن يعزز هذا التحسين حساسية القياس لـ ح-فهرس. [57]

مؤشرات مشابهة لـ ح- تم تطبيق الفهرس خارج مقاييس مستوى المؤلف.

ال ح- تم تطبيق الفهرس على وسائط الإنترنت مثل قنوات اليوتيوب. يتم تعريفه على أنه عدد مقاطع الفيديو ذات المشاهدات ≥ h × 10 5. عند مقارنتها بإجمالي عدد المشاهدات لمنشئ الفيديو ، فإن ملف ح-فهرس و ز-فهرس التقاط أفضل للإنتاجية والتأثير في مقياس واحد. [58]

كما تم وضع مؤشر متتالي من نوع هيرش للمؤسسات. [59] [60] تمتلك المؤسسة العلمية فهرسًا متتاليًا لنوع هيرش أنا عندما على الأقل أنا الباحثون من تلك المؤسسة لديهم ح-فهرس على الأقل أنا.


الفئات العشرية والنسب المئوية المشتركة

بالنظر إلى مجموعة البيانات التي تم ترتيبها في الحجم المتزايد ، يمكن استخدام المتوسط ​​والربيع الأول والربيع الثالث لتقسيم البيانات إلى أربع قطع. الربع الأول هو النقطة التي يقع عندها ربع البيانات تحتها. يقع الوسيط بالضبط في منتصف مجموعة البيانات ، مع وجود نصف جميع البيانات تحته. الربع الثالث هو المكان الذي تقع فيه ثلاثة أرباع البيانات تحته.

يمكن تحديد المتوسط ​​والربيع الأول والربيع الثالث بدلالة النسب المئوية. نظرًا لأن نصف البيانات أقل من المتوسط ​​، والنصف يساوي 50 بالمائة ، فإن الوسيط يمثل النسبة المئوية الخمسين. ربع يساوي 25 بالمائة ، لذا فإن الربع الأول يمثل 25 بالمائة. يمثل الربع الثالث النسبة المئوية الخامسة والسبعين.

إلى جانب الشرائح الربعية ، هناك طريقة شائعة إلى حد ما لترتيب مجموعة من البيانات بواسطة الفئات العشرية. يتضمن كل عشري 10 بالمائة من مجموعة البيانات. هذا يعني أن الشريحة العشرية الأولى هي الشريحة المئوية العاشرة ، والعشرية الثانية هي الشريحة المئوية العشرين ، وما إلى ذلك. توفر الفئات العشرية طريقة لتقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء أكثر من الشرائح الربعية دون تقسيم المجموعة إلى 100 قطعة كما هو الحال مع النسب المئوية.


تقرير BI-RADS عن كثافة الثدي

سيتضمن تقرير التصوير الشعاعي للثدي أيضًا تقييمًا لكثافة الثدي ، وهو وصف لمقدار الأنسجة الليفية والغدية الموجودة في ثدييك ، مقارنةً بالأنسجة الدهنية. كلما زاد كثافة ثدييك ، زادت صعوبة رؤية المناطق غير الطبيعية في تصوير الثدي بالأشعة السينية. (يزيد ارتفاع كثافة الثدي أيضًا من خطر الإصابة بسرطان الثدي).

يصنف BI-RADS كثافة الثدي إلى 4 مجموعات ، والتي تم وصفها في تقرير كثافة الثدي وتقرير تصوير الثدي الشعاعي الخاص بك.


اختبارات WritePlacer و ESL

تتراوح درجات مقالات WritePlacer ® من 1 إلى 8. تعتمد درجة مقالتك على عدة جوانب من الكتابة ومدى وضوح وفعالية التعبير عن موقفك. تتراوح درجات WritePlacer ESL من 1 إلى 6. يمكن العثور على وصف لكيفية تسجيلنا لمقالات ESL في دليل WritePlacer ESL.

كل اختبارات ACCUPLACER ESL الأربعة (استخدام اللغة ، والاستماع ، والقراءة ، ومهارات الجمل) يتراوح كل منها من 20 إلى 120. تقيس اختبارات اللغة الإنجليزية كلغة ثانية (ESL) مستوى إتقان متعلمي اللغة الإنجليزية للغة الإنجليزية.


تفسير تقرير التشابه

على الرغم من أننا معروفون بمسح عمليات الإرسال بحثًا عن الانتحال ، إلا أن Turnitin في الواقع لا يتحقق من السرقة الأدبية في عملك. ما نقوم به في الواقع هو التحقق من عمليات الإرسال الخاصة بك مقابل قاعدة البيانات الخاصة بنا ، وإذا كانت هناك حالات تشبه فيها كتاباتك أحد مصادرنا أو تتطابق معها ، فسنعلم هذا لمعلمك لمراجعته. تتضمن قاعدة البيانات الخاصة بنا مليارات من صفحات الويب: كل من المحتوى الحالي والمؤرشف من الإنترنت ، ومستودع للأعمال التي قدمها الطلاب الآخرون إلى Turnitin في الماضي ، ومجموعة من الوثائق التي تضم آلاف الدوريات والمجلات والمنشورات.

من الطبيعي تمامًا أن تتطابق المهمة مع بعض قواعد البيانات الخاصة بنا. إذا كنت قد استخدمت علامات الاقتباس والإشارة إليها بشكل صحيح ، فستكون هناك حالات سنجد فيها تطابقًا وهذا أمر جيد تمامًا! توضح درجة التشابه ببساطة أي مناطق مطابقة في ورقتك البحثية حتى يتمكن معلمك من استخدام ذلك كأداة استقصائية لتحديد ما إذا كانت المطابقة مقبولة أم غير مقبولة.

تقدم تقارير التشابه ملخصًا للنص المطابق أو المتشابه للغاية الموجود في الورقة المقدمة. عندما يتوفر تقرير التشابه للعرض ، سيتم توفير نسبة درجة التشابه. يتم تمثيل تقارير التشابه التي لم تنته من الإنشاء بعد بأيقونة رمادية اللون في عمود التشابه. ربما لم يتم إنشاء التقارير غير المتوفرة بعد ، أو قد تؤدي إعدادات التعيين إلى تأخير إنشاء التقرير.

قد لا تؤدي الأوراق التي تم استبدالها أو إعادة تقديمها إلى تقرير تشابه جديد لمدة 24 ساعة كاملة. هذا التأخير تلقائي ويسمح بإعادة الإرسال لإنشاء بشكل صحيح دون مطابقة المسودة السابقة.

يشير لون أيقونة التقرير إلى درجة التشابه للورقة ، بناءً على مقدار المطابقة أو النص المشابه الذي تم الكشف عنه. نطاق النسبة المئوية هو 0٪ إلى 100٪. نطاقات التشابه المحتملة هي:

  • أزرق: لا يوجد نص مطابق
  • لون أخضر: كلمة واحدة إلى 24٪ نص مطابق
  • أصفر: 25-49٪ نص مطابق
  • البرتقالي: 50-74٪ نص مطابق
  • أحمر: 75-100٪ نص مطابق

الطلاب ، تأكد من الرجوع إلى منهج مدرسك ، أو الاتصال بهم مباشرة ، أو مراجعة السياسات الشاملة لمؤسستك حول ما يعتبر درجة تشابه مقبولة قبل إرسال ورقة. يمكن أن تحتوي كل مدرسة أو مدرس أو مهمة على قدر مختلف من النص المطابق الذي يعتبر مقبولاً.


درجة t هي نسبة الفرق بين مجموعتين والفرق داخل المجموعات. كلما زادت درجة t ، زاد الاختلاف بين المجموعات. كلما كانت درجة t أصغر ، زاد التشابه بين المجموعات. على سبيل المثال ، تعني الدرجة t من 3 أن المجموعات تختلف ثلاث مرات عن بعضها البعض كما هي داخل بعضها البعض. عند إجراء اختبار t ، كلما زادت قيمة t ، زادت احتمالية تكرار النتائج.

بعبارات بسيطة ، تخبرك درجة t الكبيرة أن المجموعات مختلفة ، وتخبرك درجة t الصغيرة أن المجموعات متشابهة.


ولد Salzberg في عام 1960 كواحد من أربعة أطفال لهيرمان سالزبيرج ، أستاذ متميز في علم النفس ، وأديل سالزبيرج ، مدرس متقاعد. [9] أكمل سالزبرغ دراساته الجامعية في جامعة ييل حيث حصل على بكالوريوس الآداب في اللغة الإنجليزية عام 1980. وفي عام 1981 عاد إلى جامعة ييل وحصل على درجة الماجستير في العلوم وماجستير الفلسفة في علوم الكمبيوتر في عامي 1982 و 1984 ، على التوالى. بعد عدة سنوات في شركة ناشئة ، التحق بجامعة هارفارد ، حيث حصل على درجة الدكتوراه. في علوم الكمبيوتر في عام 1989. [10]

بعد حصوله على الدكتوراه ، التحق سالزبيرج بجامعة جونز هوبكنز كأستاذ مساعد في قسم علوم الكمبيوتر ، وتمت ترقيته إلى أستاذ مشارك في عام 1997. من 1998-2005 ، كان رئيسًا لقسم المعلوماتية الحيوية في معهد Genomic Research ، أحد أكبر مراكز تسلسل الجينوم في العالم. انضم سالزبيرج بعد ذلك إلى قسم علوم الكمبيوتر في جامعة ميريلاند ، كوليدج بارك ، حيث كان أستاذ هورفيتز لعلوم الكمبيوتر وكذلك مدير مركز المعلوماتية الحيوية والبيولوجيا الحاسوبية. في عام 2011 ، عاد سالزبرغ إلى جامعة جونز هوبكنز كأستاذ في قسم الطب. منذ عام 2014 ، كان أستاذًا في قسم الهندسة الطبية الحيوية في كلية الطب ، قسم علوم الكمبيوتر في مدرسة وايتينغ للهندسة وفي قسم الإحصاء الحيوي في كلية بلومبرج للصحة العامة. [6] [11] [12]

في مارس 2015 ، تم تسميته أستاذًا متميزًا في بلومبرج بجامعة جونز هوبكنز لإنجازاته كباحث متعدد التخصصات وتميزه في تدريس الجيل القادم من العلماء. [14] تم إنشاء الأساتذة المتميزين في بلومبرج في عام 2013 بهدية من مايكل بلومبرج. [15] يحمل سالزبيرج مناصب مشتركة في كلية جونز هوبكنز وايتنج للهندسة ، وكلية جونز هوبكنز للطب ، وكلية جونز هوبكنز بلومبرج للصحة العامة.

كان Salzberg عالمًا بارزًا في مجال المعلوماتية الحيوية والبيولوجيا الحاسوبية منذ التسعينيات. لقد قدم العديد من المساهمات في خوارزميات البحث عن الجينات ، لا سيما برنامج GLIMMER [16] لاكتشاف الجينات البكتيرية بالإضافة إلى العديد من البرامج ذات الصلة للعثور على الجينات في الحيوانات والنباتات والكائنات الحية الأخرى. لقد كان أيضًا رائدًا في أبحاث تجميع الجينوم وهو أحد المبادرين لمشروع AMOS مفتوح المصدر. كان مشاركًا في مشروع الجينوم البشري [17] بالإضافة إلى العديد من مشاريع الجينوم الأخرى ، بما في ذلك جينوم الملاريا (المتصورة المنجلية) وجينوم النبات النموذجي نبات الأرابيدوبسيس thaliana. في 2001-2002 ، قام هو وزملاؤه بوضع تسلسل للجمرة الخبيثة التي استخدمت في هجمات الجمرة الخبيثة عام 2001. نشروا نتائجهم في مجلة Science في عام 2002. [18] ساعدت هذه النتائج مكتب التحقيقات الفيدرالي على تتبع مصدر الهجمات في قنينة واحدة في Ft. ديتريك في فريدريك بولاية ماريلاند.

بدأ Salzberg مع David Lipman و Lone Simonsen مشروع تسلسل جينوم الإنفلونزا في عام 2003 ، وهو مشروع لتسلسل وإتاحة جينومات الآلاف من عزلات فيروس الإنفلونزا. [19] [20]

بعد وقت قصير من ظهور تسلسل الجيل التالي (NGS) في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، طور مختبر أبحاث Salzberg والمتعاونون معه مجموعة من البرامج الدقيقة عالية الكفاءة لمحاذاة تسلسلات NGS مع الجينومات الكبيرة ولتجميع التسلسلات من RNA-Seq التجارب. وتشمل هذه مجموعة "Tuxedo" ، التي تضم برامج Bowtie و TopHat و Cufflinks ، والتي تم الاستشهاد بها عشرات الآلاف من المرات في السنوات التي تلت نشرها.

كان Salzberg أيضًا مدافعًا صريحًا ضد العلوم الزائفة ومؤيدًا لتدريس التطور في المدارس ، وقام بتأليف مقالات افتتاحية وظهر في وسائل الإعلام المطبوعة حول هذا الموضوع. يكتب عمودًا مقروءًا على نطاق واسع في فوربس مجلة [21] في العلوم والطب والعلوم الزائفة. حاز عمله في Forbes على جائزة Robert P. Balles في التفكير النقدي لعام 2012. [22]

كان هذا الموضوع عضوًا في ميثاق مجموعة عمل كامبريدج في عام 2014 الذي أطلق إنذارًا في المجتمع العلمي بشأن إنشاء فيروسات شديدة العدوى ومعدية واحتمال إطلاق معمل عرضي. [23] يشمل طلاب الدكتوراه والباحثون بعد الدكتوراه كول ترابنيل وبن لانجميد [7] وأولغا ترويانسكايا.


شاهد الفيديو: تفسير ورفع بعضكم فوق بعض درجات (قد 2022).