SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research

要約

Label Studio や MLflow などの一連の標準的なオープンソース ソフトウェアに基づく科学的注釈および推論エンジンである SAINE を紹介します。
私たちの注釈エンジンが、より正確な分類のさらなる開発に役立つことを示しています。
階層的な分野の分類に関する以前の研究に基づいて、学術出版物のスペースを理解する際に SAINE を使用してそのアプリケーションを示します。
アノテーション結果のユーザー調査では、システムの助けを借りて収集されたユーザー入力が、分類プロセスをよりよく理解するのに役立つことが示されています。
私たちの活動は、透明性を高め、科学研究をよりよく理解するのに役立つと信じています。
当社の注釈および推論エンジンは、下流のメタサイエンス プロジェクトをさらにサポートできます。
これらのプロジェクトに関する科学コミュニティからの協力とフィードバックを歓迎します。
デモンストレーション ビデオは、https://youtu.be/yToO-G9YQK4 からアクセスできます。
無料登録すると、https://app.heartex.com/user/signup/?token=e2435a2f97449fa1 でライブ デモ Web サイトを利用できます。

要約(オリジナル)

We present SAINE, an Scientific Annotation and Inference ENgine based on a set of standard open-source software, such as Label Studio and MLflow. We show that our annotation engine can benefit the further development of a more accurate classification. Based on our previous work on hierarchical discipline classifications, we demonstrate its application using SAINE in understanding the space for scholarly publications. The user study of our annotation results shows that user input collected with the help of our system can help us better understand the classification process. We believe that our work will help to foster greater transparency and better understand scientific research. Our annotation and inference engine can further support the downstream meta-science projects. We welcome collaboration and feedback from the scientific community on these projects. The demonstration video can be accessed from https://youtu.be/yToO-G9YQK4. A live demo website is available at https://app.heartex.com/user/signup/?token=e2435a2f97449fa1 upon free registration.

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