Can language models automate data wrangling?

[ES] La automatización de la ciencia de datos y otros procesos de manipulación de datos dependen de la integración y el formateo de los datos "desordenados". La manipulación de datos es un término que engloba estas tareas tediosas y que requieren mucho tiempo. Tareas como la transformación de fechas, unidades o nombres expresados en diferentes formatos han sido un reto para el aprendizaje automático porque los usuarios esperan resolverlas con pistas cortas o pocos ejemplos, y los problemas dependen en gran medida del conocimiento del dominio. Curiosamente, los grandes modelos lingüísticos de hoy en día infieren a partir de muy pocos ejemplos o incluso de una breve pista en lenguaje natural, e integran grandes cantidades de conocimiento del dominio. Por tanto, es una cuestión de investigación importante analizar si los modelos de lenguaje son un enfoque prometedor para la gestión de datos, especialmente porque sus capacidades siguen creciendo. En este artículo aplicamos diferentes variantes de modelos lingüísticos de GPT a problemas de gestión de datos, comparando sus resultados con los de herramientas especializadas de gestión de datos, y analizando también las tendencias, variaciones y nuevas posibilidades y riesgos de los modelos lingüísticos en esta tarea. Nuestro principal hallazgo es que parecen ser una herramienta poderosa para una amplia gama de tareas de búsqueda de datos, pero la fiabilidad puede ser un problema importante a superar.[EN] The automation of data science and other data manipulation processes depend on the integration and formatting of ‘messy’ data. Data wran gling is an umbrella term for these tedious and time-consuming tasks. Tasks such as transforming dates, units or names expressed in different formats have been challenging for machine learning because users expect to solve them with short cues or few examples, and the problems depend heavily on domain knowledge. Interestingly, large language models today infer from very few examples or even a short clue in natural language, and integrate vast amounts of domain knowledge. It is then an important research question to analyse whether language models are a promising approach for data wrangling, especially as their capabilities continue growing. In this paper we apply different language model variants of GPT to data wrangling problems, comparing their results to specialised data wrangling tools, also analysing the trends, variations and further possibilities and risks of language models in this task. Our major finding is that they appear as a powerful tool for a wide range of data wrangling tasks, but reliability may be an important issue to overcome.Jaimovitch-López, G.; Ferri, C.; Hernández-Orallo, J.; Martínez-Plumed, F.; Ramírez-Quintana, MJ. (2021). Can language models automate data wrangling?. http://hdl.handle.net/10251/18502

Quality of life and functional outcomes with tapentadol prolonged release in chronic musculoskeletal pain: post hoc analysis

Aims: To investigate quality of life (QOL) and functionality changes in chronic pain during tapentadol prolonged release (PR) treatment. Patients & methods: Post hoc analysis of data from three Phase III trials in patients with osteoarthritis knee pain or low back pain. QOL and functionality changes were assessed by SF-36 scores. Results: All SF-36 subdomain scores improved progressively to week 3 of tapentadol titration and were sustained during 12-week maintenance treatment. Improvements in SF-36 scores were similar between tapentadol dose groups (e.g., 200 to <300 mg vs >= 500 mg), with no greater effect from higher doses. QOL and functionality improvements were consistently greater with tapentadol PR than oxycodone controlled release. Conclusion: Tapentadol PR provides consistent, clinically relevant improvements in QOL and functionality in chronic pain

A historical perspective of biomedical explainable AI research

The black-box nature of most artificial intelligence (AI) models encourages the development of explainability methods to engender trust into the AI decision-making process. Such methods can be broadly categorized into two main types: post hoc explanations and inherently interpretable algorithms. We aimed at analyzing the possible associations between COVID-19 and the push of explainable AI (XAI) to the forefront of biomedical research. We automatically extracted from the PubMed database biomedical XAI studies related to concepts of causality or explainability and manually labeled 1,603 papers with respect to XAI categories. To compare the trends pre- and post-COVID-19, we fit a change point detection model and evaluated significant changes in publication rates. We show that the advent of COVID-19 in the beginning of 2020 could be the driving factor behind an increased focus concerning XAI, playing a crucial role in accelerating an already evolving trend. Finally, we present a discussion with future societal use and impact of XAI technologies and potential future directions for those who pursue fostering clinical trust with interpretable machine learning models.</p

Efeito da adição de biorregulador ao tratamento industrial sobre a qualidade de sementes de soja (Glycine max (L.) Merr.) aos sessenta dias de armazenamento convencional

Industrial seed treatment (TIS) is a well-established practice in agriculture as it ensures good seed coverage with pesticides, micronutrients, post-drying and polymers. However, there are few studies on maintaining the physiological quality of seeds when treated with plant growth regulators, particularly during conventional storage. In this context, the aim of this research was to evaluate the effect of the addition of bioregulators on the physiological quality of soybean seeds after 60 days of conventional storage. For this, an experiment was carried out in a completely randomized design with eleven treatments and four replicates. The tests carried out were germination (first and last counts), accelerated aging, seedling length (shoot, rootlet and total length), emergence velocity index in sand, final emergence percentage in sand substrate and dry biomass of the seedlings. Although the zero storage time analysis should provide better interpretation of the data, it was observed that although TIS could promote a decrease in physiological potential in soybean, all treatments exceeded the minimum germination pattern (80%), indicating that the lots were suitable for marketing in the period of up to 60 days of storage, independent of the addition of bioregulators.Para citar este artículoPereira, L., Garcia, M., Braccini, L., Piana, S., Ferri, G., Cavalieri, T., Felber, P.  &amp; Volpato, D. (2016). Efeito da adição de biorregulador ao tratamento industrial sobre a qualidade de sementes de soja (Glycine max (L.) Merr.) aos sessenta dias de armazenamento convencional. Revista colombiana de investigaciones agroindustriales, 3(1), 15-22. DOI: http://dx.doi.org/10.23850/24220582.347O tratamento industrial de sementes (TIS) é uma prática consolidada na agricultura, assegurando boa cobertura das sementes com defensivos, micronutrientes, pós-secantes e polímeros. Entretanto, são escassos os trabalhos em relação à manutenção da qualidade fisiológica das sementes, quando estas são tratadas com reguladores vegetais, particularmente no decorrer do armazenamento. Neste contexto, o objetivo no trabalho foi de avaliar o efeito da adição de biorregulador sobre a qualidade fisiológica de sementes de soja aos 60 dias de armazenamento convencional. O ensaio foi conduzido em delineamento experimental inteiramente casualizado, com quatro repetições. Foram realizados os testes de germinação (primeira e última contagens), envelhecimento acelerado, comprimento de plântula (parte aérea, raiz primária e total), índice de velocidade de emergência em areia, porcentagem final de emergência das plântulas em substrato de areia e biomassa seca de plântula. Embora a análise de amostras no tempo zero de armazenamento propiciaria maior clareza na interpretação dos dados, observou-se que ainda que os TIS testados possam promover decréscimo no potencial fisiológico da soja, todos os tratamentos ultrapassaram o padrão mínimo de germinação (80%), indicando que os lotes estavam aptos para comercialização no período de até 60 dias de armazenamento convencional, independentemente da adição do biorregulador.  Para citar este artículoPereira, L., Garcia, M., Braccini, L., Piana, S., Ferri, G., Cavalieri, T., Felber, P.  &amp; Volpato, D. (2016). Efeito da adição de biorregulador ao tratamento industrial sobre a qualidade de sementes de soja (Glycine max (L.) Merr.) aos sessenta dias de armazenamento convencional. Rev. Colomb. Investig. Agroindustriales, 3(1), 15-22. DOI: http://dx.doi.org/10.23850/24220582.347O tratamento industrial de sementes (TIS) é uma prática consolidada na agricultura, assegurando boa cobertura das sementes com defensivos, micronutrientes, pós-secantes e polímeros. Entretanto, são escassos os trabalhos em relação à manutenção da qualidade fisiológica das sementes, quando estas são tratadas com reguladores vegetais, particularmente no decorrer do armazenamento. Neste contexto, o objetivo no trabalho foi de avaliar o efeito da adição de biorregulador sobre a qualidade fisiológica de sementes de soja aos 60 dias de armazenamento convencional. O ensaio foi conduzido em delineamento experimental inteiramente casualizado, com quatro repetições. Foram realizados os testes de germinação (primeira e última contagens), envelhecimento acelerado, comprimento de plântula (parte aérea, raiz primária e total), índice de velocidade de emergência em areia, porcentagem final de emergência das plântulas em substrato de areia e biomassa seca de plântula. Embora a análise de amostras no tempo zero de armazenamento propiciaria maior clareza na interpretação dos dados, observou-se que ainda que os TIS testados possam promover decréscimo no potencial fisiológico da soja, todos os tratamentos ultrapassaram o padrão mínimo de germinação (80%), indicando que os lotes estavam aptos para comercialização no período de até 60 dias de armazenamento convencional, independentemente da adição do biorregulador.  Para citar este artículoPereira, L., Garcia, M., Braccini, L., Piana, S., Ferri, G., Cavalieri, T., Felber, P.  &amp; Volpato, D. (2016). Efeito da adição de biorregulador ao tratamento industrial sobre a qualidade de sementes de soja (Glycine max (L.) Merr.) aos sessenta dias de armazenamento convencional. Rev. Colomb. Investig. Agroindustriales, 3(1), 15-22. DOI: http://dx.doi.org/10.23850/24220582.34

Managing chronic pain in elderly patients requires a CHANGE of approach

Peer reviewe

Pain in the cancer patient : different pain characteristics CHANGE pharmacological treatment requirements

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