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SMAFIRA – Smart Feature-basiertes interaktives Ranking (SMAFIRA)

Projekt

Ernährung und Verbraucherschutz

Dieses Projekt leistet einen Beitrag zum Forschungsziel 'Ernährung und Verbraucherschutz'. Welche Förderer sind dazu aktiv? Welche Teilziele gibt es dazu? Schauen Sie nach:
Ernährung und Verbraucherschutz


Förderkennzeichen: BfR-TOX-08-1329-531
Laufzeit: 01.10.2014 - 30.01.2016
Forschungszweck: Demonstrationsvorhaben

Der Gesetzgeber fordert, Tierversuche durch gleichwertige Methoden ohne den Einsatz von Tieren zu ersetzen, wenn es solche Methoden gibt. Doch diese zu finden ist selbst für Experten auf dem jeweiligen Gebiet eine schwierige und zeitaufwändige Aufgabe. Die aktuellen Recherche-System unterstützen die notwendigen Suchstrategien nicht, die einerseits nach Übereinstimmungen zwischen Ersatzmethode und Tierversuch fahnden (z.B. bei Versuchszweck und erzielbaren Ergebnissen), aber andererseits in zentralen Punkten nach Abweichungen der Methodik (z.B. in vivo vs. in vitro). In Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von GESIS werden wir automatisierte Verfahren entwickeln, die genau diese Abweichungen spezifizieren und dadurch die Anzahl der zu durchsuchenden Dokumente deutlich reduzieren.

Ziel von SMAFIRA war es die Suche nach Alternativmethoden für die Nutzer zu verbessern und damit die §46-Arbeit des BfR (Beratung der Länderbehörden zu Alternativmethoden) zu unterstützen, insbesondere die Transparenz und Reproduzierbarkeit zu erhöhen. Um den Weg dorthin zu bereiten, haben wir zunächst verschiedene Verfahren evaluiert, die aus dem Bereich den Machine Learning stammen, sowie eine Infrastruktur aufgebaut, die diese Evaluation überhaupt ermöglichte. Zentrale Ergebnisse dieser Evaluation sind, erstens, es ist möglich, wenn auch schwierig, geeignete Dokumente zu identifizieren und, zweitens, es ist möglich die einmal gelernten Muster auf andere thematisch ähnliche Dokumente zu übertragen und so das Re-Ranking signifikant zu verbessern. Dies bedeutet für den Nutzer, dass in der Ergebnisliste einer Suche mehr potentielle Alternativmethoden weiter oben zu finden sind. Weitere Ansätze, wie etwa bibliometrische Nähe, konnten keine derartige Verbesserung erzielen, allerdings gibt es in diesem Bereich noch Potentiale, die noch nicht komplett ausgeschöpft sind, wie etwa hybride Verfahren.

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