lunedì 12 agosto 2013

Ricercatore dell'UCLA inventa nuovi strumenti per gestire 'sovraccarico di informazioni' minacciando neuroscienze

Alcino Silva
Prima dell'era digitale, i neuroscienziati hanno ottenuto le loro informazioni in biblioteca, come il resto di noi. Ma l'esplosione della ricerca neuroscientifica ha portato alla pubblicazione di quasi 2 milioni di carte - più dati di qualsiasi ricercatore può leggere e assorbire in una vita. 

È per questo che un team dell'UCLA ha inventato mappe di ricerca. Facilmente raggiungibile attraverso un app online, le mappe di aiuto ai neuroscienziati per scansionare rapidamente ciò che è già noto e pianificare il loro prossimo studio. La rivista Neuron descrive questi nuovi strumenti. 

"Sovraccarico di informazioni è l'elefante nella stanza che la maggior parte dei neuroscienziati fingono di ignorare", ha detto il ricercatore principale Alcino Silva , professore di neurobiologia presso la David Geffen School of Medicine alla UCLA e professore di psichiatria presso l'Istituto Semel di Neuroscienze e Comportamento Umano presso UCLA. "Senza un modo per organizzare la letteratura, rischiamo di perdere scoperte chiave e duplicazione di esperimenti precedenti. Mappe di ricerca consentirà ai neuroscienziati di chiarire rapidamente ciò che è già stato trattato e di cogliere appieno il suo significato per gli studi futuri." 

Silva ha collaborato con Anthony Landreth, un ex UCLA borsista post-dottorato, per creare mappe che offrono sommari semplificati, interattivo e imparziale dei risultati della ricerca progettato per aiutare i neuroscienziati a scegliere cosa studiare dopo. Come terreno di prova per le loro mappe, il team si è concentrato sulle scoperte nella cognizione molecolare e cellulare.

"Così come una mappa GPS offre diversi livelli di zoom, una mappa di ricerca permetterebbe uno scienziato per rilevare una specifica area di ricerca a diversi livelli di risoluzione - da sommari grossolana a conti a grana fine di risultati sperimentali", ha detto Silva. "La mappa dovrebbe mostrare né più né meno dettagli di quanto è necessario a fini del ricercatore."

Ogni mappa codifica le informazioni da classificare in categorie e segnando il peso della sua evidenza in base a criteri chiave, come la riproducibilità e la "convergenza" - quando diversi esperimenti indicano una sola conclusione.

Prossimo passo del team sarà quello di automatizzare il processo di creazione della mappa.Come scienziati pubblicano i giornali, i loro risultati saranno automaticamente aggiunti alla mappa di ricerca che rappresenta il loro campo.

Secondo Silva, l'automazione può essere ottenuto tramite processo di pubblicazione esistente riviste 'di dividere i risultati di un articolo in capitoli più piccoli e costruire "nano-pubblicazioni."Editori avrebbe utilizzato un software plug-in per rendere i documenti futuri leggibili.

Lo studio è stato sostenuto privatamente da Il Fondo Discovery.






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