BioASQ Participants Area

Task 13b: Test Results of Phase A

* The "-" replace the scores of systems that didn't submit the corresponding annotations. *
The test results are presented in separate tables for each type of annotation. They are sorted based on the scores of MAP. The "System Description" of each system is used.
The evaluation measures that are used are presented here .

Test batch 1

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.2030	0.3477	0.1528	0.3349	0.0254
IR1	0.3024	0.4103	0.2145	0.4594	0.1415
UniTor_0	0.2376	0.3617	0.1715	0.3979	0.0766
UniTor_1	0.3629	0.3307	0.2073	0.3711	0.0552
Baseline top 20	0.3953	0.4688	0.2728	0.5627	0.3121
Baseline top 10	0.3953	0.4688	0.2728	0.5627	0.3121
Using LLM alone	0.3694	0.4403	0.2514	0.5219	0.2729
Using KG for list q	0.4641	0.4230	0.3264	0.4800	0.1905
Main pipeline	0.4659	0.4256	0.3309	0.4796	0.1766
13b_phase_a	0.0906	0.1465	0.0810	0.1190	0.0004
13b-1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	0.3259	0.4362	0.2467	0.4865	0.2568
bioinfo-1	0.3271	0.4360	0.2467	0.4816	0.2525
bioinfo-2	0.3353	0.4379	0.2501	0.5057	0.2410
bioinfo-3	0.3200	0.4334	0.2418	0.4933	0.2345
bioinfo-4	0.3318	0.4368	0.2479	0.5015	0.2627
UniTor_2	0.2906	0.3845	0.2057	0.4196	0.0799
UniTor_3	0.3953	0.3501	0.2208	0.3778	0.0722
DB_vector_&_LLM	0.0200	0.0056	0.0085	0.0096	0.0000
UR-IW-1	0.3565	0.3045	0.2595	0.3726	0.0277
UR-IW-2	0.3659	0.2931	0.2589	0.3652	0.0180
UR-IW-3	0.3650	0.2752	0.2556	0.3534	0.0221
UR-IW-4	0.2575	0.1964	0.1724	0.2724	0.0019
google_serach_&_LLM	0.0773	0.0303	0.0380	0.0430	0.0002
UR-IW-5	0.4079	0.3428	0.3013	0.4216	0.0577
no expand only rank	0.1618	0.1291	0.1304	0.1359	0.0004
DS@GT BioASQ 1b-1	0.1396	0.2154	0.1066	0.2387	0.0021
IRIS_1	0.2153	0.3799	0.1688	0.3693	0.0851
IRIS_3	0.0082	0.0171	0.0075	0.0056	0.0000
IRIS_2	0.0282	0.0168	0.0159	0.0121	0.0001
deepseek32b-me	0.1902	0.1532	0.1508	0.1474	0.0003
dmiip2024	0.3047	0.4236	0.2226	0.4765	0.1741
dmiip2024_1	0.3094	0.4290	0.2250	0.4844	0.1760
dmiip2024_2	0.3259	0.4229	0.2308	0.4851	0.1989
dmiip2024_3	0.3318	0.4270	0.2355	0.4889	0.2057
dmiip2024_4	0.3294	0.4217	0.2337	0.4926	0.2062
config-1	0.2847	0.3653	0.1973	0.3959	0.0968
config-2	0.2247	0.3447	0.1622	0.2831	0.0431
config-3	0.2165	0.3329	0.1588	0.3109	0.0270
config-4	0.2626	0.3651	0.1864	0.2302	0.0633
config-5	0.2614	0.3650	0.1861	0.2262	0.0628
mistral	0.2755	0.2675	0.1999	0.2909	0.0124
deepseek32b-full	0.2355	0.1966	0.1812	0.1759	0.0023
GPT4O	0.0853	0.1075	0.0643	0.0742	0.0004
deepseek-r1:32b	0.0946	0.1633	0.0795	0.0840	0.0006
deepseek-r1:14b	0.0630	0.1076	0.0505	0.0875	0.0002
using free 7b LLM	-	-	-	-	-
llama	0.2890	0.2904	0.2300	0.3271	0.0186
dense	0.1178	0.1746	0.0833	0.1619	0.0033
deepseek-r1:8b	0.0805	0.1682	0.0765	0.1002	0.0006
lasigeBioTM	0.2188	0.3619	0.1650	0.3827	0.0733

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.1412	0.1076	0.0876	0.1867	0.0055
IR1	-	-	-	-	-
UniTor_0	0.3118	0.2078	0.1945	0.4130	0.0477
UniTor_1	0.2993	0.2111	0.1897	0.4199	0.0494
Baseline top 20	0.3648	0.2422	0.2314	0.4040	0.1150
Baseline top 10	0.3648	0.2422	0.2314	0.4040	0.1150
Using LLM alone	0.3389	0.2241	0.2140	0.3745	0.1158
Using KG for list q	0.3971	0.2100	0.2270	0.3470	0.0818
Main pipeline	0.4081	0.2176	0.2366	0.3499	0.0832
13b_phase_a	0.0619	0.0195	0.0235	0.0605	0.0001
13b-1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	0.3109	0.2181	0.1925	0.4231	0.0579
UniTor_3	0.3093	0.2291	0.1919	0.4288	0.0660
DB_vector_&_LLM	0.0288	0.0067	0.0105	0.0121	0.0000
UR-IW-1	0.3017	0.1589	0.1689	0.4009	0.0152
UR-IW-2	0.3346	0.1681	0.1865	0.3947	0.0153
UR-IW-3	0.3082	0.1590	0.1739	0.3994	0.0137
UR-IW-4	0.2447	0.1171	0.1311	0.2878	0.0014
google_serach_&_LLM	0.1797	0.0536	0.0726	0.0327	0.0002
UR-IW-5	0.3447	0.1835	0.1972	0.4298	0.0217
no expand only rank	0.0805	0.0148	0.0225	0.0533	0.0001
DS@GT BioASQ 1b-1	0.1280	0.1421	0.1011	0.1620	0.0004
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	0.1301	0.0499	0.0654	0.1130	0.0002
dmiip2024	0.2663	0.3248	0.2003	0.6156	0.1195
dmiip2024_1	0.2687	0.3308	0.2042	0.6137	0.1113
dmiip2024_2	0.2763	0.3285	0.2068	0.6062	0.1003
dmiip2024_3	0.2805	0.3275	0.2085	0.5935	0.1137
dmiip2024_4	0.2721	0.3193	0.2027	0.6020	0.0978
config-1	0.1688	0.0797	0.0812	0.1826	0.0067
config-2	0.1437	0.0578	0.0625	0.1254	0.0024
config-3	0.1283	0.0550	0.0595	0.1281	0.0015
config-4	0.1665	0.0751	0.0778	0.1111	0.0045
config-5	0.1662	0.0751	0.0779	0.1101	0.0044
mistral	0.2562	0.0749	0.1040	0.1865	0.0033
deepseek32b-full	0.1665	0.0593	0.0785	0.1340	0.0007
GPT4O	0.0625	0.0194	0.0240	0.0410	0.0001
deepseek-r1:32b	0.0612	0.0353	0.0337	0.0504	0.0002
deepseek-r1:14b	0.0467	0.0302	0.0277	0.0553	0.0001
using free 7b LLM	-	-	-	-	-
llama	0.2729	0.1056	0.1341	0.2407	0.0081
dense	0.1659	0.1106	0.0904	0.2330	0.0019
deepseek-r1:8b	0.0525	0.0447	0.0358	0.0609	0.0002
lasigeBioTM	0.1012	0.0615	0.0574	0.1817	0.0043

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
13b_phase_a	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
DB_vector_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
google_serach_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
no expand only rank	-	-	-	-	-
DS@GT BioASQ 1b-1	-	-	-	-	-
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
config-1	-	-	-	-	-
config-2	-	-	-	-	-
config-3	-	-	-	-	-
config-4	-	-	-	-	-
config-5	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
deepseek32b-full	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
using free 7b LLM	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
deepseek-r1:8b	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
13b_phase_a	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
DB_vector_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
google_serach_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
no expand only rank	-	-	-	-	-
DS@GT BioASQ 1b-1	-	-	-	-	-
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
config-1	-	-	-	-	-
config-2	-	-	-	-	-
config-3	-	-	-	-	-
config-4	-	-	-	-	-
config-5	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
deepseek32b-full	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
using free 7b LLM	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
deepseek-r1:8b	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-

Test batch 2

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.2941	0.4245	0.2103	0.4449	0.0965
Fleming-2	0.3089	0.4245	0.2240	0.4317	0.0893
UniTor_0	0.2695	0.3289	0.1672	0.4210	0.0447
UniTor_1	0.3982	0.3000	0.2016	0.3841	0.0413
UniTor_2	0.2859	0.3360	0.1780	0.4468	0.0526
UniTor_3	0.4254	0.3130	0.2140	0.3996	0.0485
UR-IW-1	0.4596	0.2847	0.2796	0.4405	0.0476
UR-IW-2	0.4161	0.2586	0.2417	0.4167	0.0250
UR-IW-3	0.4085	0.2926	0.2791	0.4034	0.0245
UR-IW-4	0.4670	0.3041	0.2804	0.4778	0.0592
Baseline top 10	0.4635	0.4888	0.2922	0.6768	0.3837
Baseline top 20	0.4635	0.4888	0.2922	0.6768	0.3837
Main pipeline	0.5646	0.4121	0.3636	0.5423	0.2186
Using KG for list q	0.5650	0.3984	0.3586	0.5299	0.1906
Using LLM alone	0.4082	0.4581	0.2552	0.5945	0.2823
dmiip2024	0.4059	0.4834	0.2692	0.6167	0.3445
dmiip2024_1	0.4047	0.4827	0.2682	0.6145	0.3393
dmiip2024_2	0.4271	0.4711	0.2774	0.6263	0.3217
dmiip2024_3	0.4259	0.4698	0.2759	0.6212	0.3176
dmiip2024_4	0.4224	0.4701	0.2758	0.6245	0.3202
bioinfo-0	0.4106	0.4717	0.2699	0.6183	0.2800
bioinfo-1	0.4365	0.4869	0.2846	0.6424	0.3932
bioinfo-2	0.4106	0.4717	0.2699	0.6183	0.2800
bioinfo-3	0.4071	0.4704	0.2684	0.6161	0.3009
bioinfo-4	0.4035	0.4700	0.2673	0.6066	0.2936
IR5	0.2659	0.3824	0.1861	0.4285	0.0932
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	0.5113	0.2988	0.3117	0.4745	0.0561
deepseek32b-full	0.3347	0.2031	0.1910	0.3029	0.0108
mistral	0.2962	0.1643	0.1640	0.2716	0.0054
llama	0.4120	0.2593	0.2632	0.3936	0.0344
dense	0.4089	0.2618	0.2562	0.4055	0.0303
GPT4O	0.1518	0.1053	0.0792	0.1634	0.0009
deepseek-r1:32b	0.2598	0.2027	0.1533	0.2841	0.0103
deepseek-r1:14b	0.1253	0.0765	0.0641	0.0802	0.0008
deepseek-r1:8b	0.1384	0.1166	0.0880	0.1134	0.0006
gpt 01 mini	0.1660	0.1363	0.1025	0.1166	0.0016
13b-1	0.2455	0.2224	0.1642	0.2829	0.0071
IR1	0.3744	0.4106	0.2318	0.5454	0.1657
Fleming-3	0.3100	0.4250	0.2247	0.4329	0.0996
deepseek32b-me	0.3009	0.1465	0.1532	0.2096	0.0050

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.2040	0.1756	0.1335	0.2974	0.0302
Fleming-2	0.2058	0.1199	0.1058	0.2411	0.0099
UniTor_0	0.3075	0.1961	0.1741	0.4331	0.0376
UniTor_1	0.2933	0.1971	0.1659	0.4366	0.0385
UniTor_2	0.3217	0.2165	0.1879	0.4564	0.0421
UniTor_3	0.3065	0.2185	0.1798	0.4604	0.0435
UR-IW-1	0.3939	0.1680	0.1966	0.4737	0.0333
UR-IW-2	0.3731	0.1437	0.1744	0.3897	0.0208
UR-IW-3	0.3626	0.1605	0.1852	0.4504	0.0248
UR-IW-4	0.4125	0.1610	0.1941	0.4654	0.0325
Baseline top 10	0.4450	0.2813	0.2729	0.5267	0.2319
Baseline top 20	0.4450	0.2813	0.2729	0.5267	0.2319
Main pipeline	0.4913	0.2389	0.2746	0.4330	0.0912
Using KG for list q	0.4909	0.2330	0.2684	0.4157	0.0858
Using LLM alone	0.3987	0.2489	0.2371	0.4596	0.1562
dmiip2024	0.2712	0.3346	0.2099	0.6604	0.1676
dmiip2024_1	0.2785	0.3376	0.2149	0.6860	0.1896
dmiip2024_2	0.2649	0.3297	0.2061	0.6462	0.1411
dmiip2024_3	0.2698	0.3225	0.2040	0.6464	0.1504
dmiip2024_4	0.2671	0.3331	0.2089	0.6402	0.1533
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	0.2609	0.0831	0.0931	0.2184	0.0058
UR-IW-5	0.4345	0.1654	0.2020	0.5208	0.0393
deepseek32b-full	0.2735	0.1032	0.1234	0.3136	0.0065
mistral	0.2587	0.0653	0.0954	0.1872	0.0022
llama	0.3801	0.1257	0.1707	0.3612	0.0206
dense	0.3690	0.1264	0.1674	0.3680	0.0186
GPT4O	0.1227	0.0388	0.0463	0.1126	0.0004
deepseek-r1:32b	0.1986	0.0621	0.0780	0.1999	0.0029
deepseek-r1:14b	0.0989	0.0293	0.0390	0.0551	0.0003
deepseek-r1:8b	0.0991	0.0407	0.0457	0.0795	0.0002
gpt 01 mini	0.1125	0.0399	0.0489	0.0679	0.0006
13b-1	0.2348	0.0942	0.1065	0.2349	0.0033
IR1	0.3503	0.2150	0.1912	0.4698	0.0772
Fleming-3	0.2058	0.1199	0.1058	0.2411	0.0099
deepseek32b-me	0.2540	0.0680	0.0906	0.2204	0.0036

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	-	-	-	-	-
Fleming-2	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
deepseek32b-full	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:8b	-	-	-	-	-
gpt 01 mini	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
Fleming-3	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	-	-	-	-	-
Fleming-2	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
deepseek32b-full	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:8b	-	-	-	-	-
gpt 01 mini	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
Fleming-3	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	-	-	-	-	-

Test batch 3

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
NLP_BioBert	0.0576	0.0251	0.0307	0.0403	0.0001
NLP_Group5_TU	0.0576	0.0251	0.0307	0.0403	0.0001
Fleming-1	0.3063	0.2996	0.2093	0.3288	0.0526
IR5	0.2718	0.2783	0.1816	0.3250	0.0592
IR1	0.4071	0.3471	0.2575	0.4749	0.2414
IR4	0.4094	0.3505	0.2613	0.4681	0.2014
UR-IW-1	0.4478	0.2473	0.2580	0.3975	0.0560
UR-IW-2	0.3654	0.1926	0.2114	0.3224	0.0235
UR-IW-4	0.3778	0.1824	0.2144	0.3127	0.0172
UR-IW-5	0.4804	0.2641	0.2969	0.4066	0.0615
lasigeBioTM	0.2714	0.1486	0.1462	0.2265	0.0031
lasigeBioTM-onto-sm	0.2714	0.1486	0.1462	0.2265	0.0031
Baseline top 10	0.4959	0.3977	0.3139	0.5757	0.3983
Using LLM alone	0.4641	0.3753	0.2905	0.5193	0.3428
Using KG for list q	0.5065	0.3308	0.3188	0.4571	0.1211
Main pipeline	0.5093	0.3261	0.3143	0.4513	0.1180
Baseline top 20	0.4959	0.3977	0.3139	0.5757	0.3983
UniTor_0	0.2855	0.2628	0.1759	0.3554	0.0408
UniTor_1	0.3980	0.2422	0.1990	0.3067	0.0342
bioinfo-0	0.4347	0.3676	0.2778	0.5229	0.2641
bioinfo-1	0.4565	0.3784	0.2887	0.5410	0.2545
bioinfo-2	0.4194	0.3614	0.2693	0.5123	0.2551
bioinfo-3	0.4312	0.3651	0.2746	0.5168	0.2629
bioinfo-4	0.4341	0.3677	0.2754	0.5212	0.2648
UniTor_2	0.3271	0.2836	0.2011	0.3868	0.0515
UniTor_3	0.4243	0.2518	0.2035	0.3216	0.0392
dmiip2024	0.4518	0.3800	0.2892	0.5283	0.3132
dmiip2024_1	0.4318	0.3724	0.2783	0.5178	0.2739
dmiip2024_2	0.4659	0.3719	0.2922	0.5464	0.2869
dmiip2024_4	0.4682	0.3722	0.2931	0.5490	0.2664
dmiip2024_3	0.4494	0.3625	0.2808	0.5332	0.2543
UR-IW-3	0.3596	0.1936	0.2031	0.3170	0.0300
lasigeBioTM-onto-bl	0.2714	0.1486	0.1462	0.2265	0.0031
IRIS_1	0.3235	0.2895	0.2099	0.3711	0.0581
IRIS_2	0.0365	0.0099	0.0145	0.0138	0.0001
IRIS_3	0.0494	0.0234	0.0201	0.0180	0.0001
13b-1	-	-	-	-	-
13b_phase_a	0.1421	0.0899	0.0790	0.1085	0.0006
google_serach_&_LLM	0.0376	0.0140	0.0161	0.0249	0.0000
mistral	0.4165	0.2132	0.2405	0.3324	0.0330
llama	0.4139	0.2084	0.2244	0.3080	0.0318
dense	0.4045	0.2066	0.2334	0.3184	0.0302
GPT4O	0.1399	0.0827	0.0852	0.0822	0.0007
deepseek-r1:32b	0.1304	0.0819	0.0815	0.0991	0.0005
deepseek-r1:14b	0.1695	0.1356	0.1156	0.1165	0.0015
sp_lasigebiotm	0.2714	0.1486	0.1462	0.2265	0.0031
AQAMS	0.0951	0.0289	0.0394	0.0430	0.0001

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
NLP_BioBert	0.0907	0.0221	0.0328	0.0342	0.0001
NLP_Group5_TU	0.0907	0.0221	0.0328	0.0342	0.0001
Fleming-1	0.2200	0.1020	0.1070	0.2028	0.0110
IR5	-	-	-	-	-
IR1	0.4157	0.1962	0.2197	0.4155	0.0725
IR4	0.4570	0.2215	0.2469	0.4633	0.1086
UR-IW-1	0.4221	0.1490	0.1897	0.3558	0.0338
UR-IW-2	0.3772	0.1132	0.1508	0.2934	0.0107
UR-IW-4	0.3739	0.1117	0.1509	0.2941	0.0104
UR-IW-5	0.4520	0.1621	0.2115	0.3732	0.0353
lasigeBioTM	0.1918	0.0462	0.0645	0.1181	0.0006
lasigeBioTM-onto-sm	0.1918	0.0462	0.0645	0.1181	0.0006
Baseline top 10	0.4600	0.2236	0.2501	0.4597	0.2228
Using LLM alone	0.4166	0.2022	0.2218	0.4111	0.1829
Using KG for list q	0.4565	0.1958	0.2355	0.3554	0.0660
Main pipeline	0.4531	0.1937	0.2319	0.3467	0.0684
Baseline top 20	0.4600	0.2236	0.2501	0.4597	0.2228
UniTor_0	0.3354	0.1485	0.1601	0.3495	0.0238
UniTor_1	0.3327	0.1540	0.1616	0.3524	0.0246
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	0.3357	0.1675	0.1735	0.3637	0.0277
UniTor_3	0.3268	0.1677	0.1686	0.3638	0.0299
dmiip2024	0.3465	0.2917	0.2391	0.6352	0.1546
dmiip2024_1	0.3520	0.3001	0.2436	0.6425	0.1773
dmiip2024_2	0.3519	0.3059	0.2439	0.6296	0.1365
dmiip2024_4	0.3493	0.3035	0.2420	0.6235	0.1387
dmiip2024_3	0.3630	0.3023	0.2467	0.6446	0.1439
UR-IW-3	0.3207	0.1246	0.1532	0.3096	0.0141
lasigeBioTM-onto-bl	0.1918	0.0462	0.0645	0.1181	0.0006
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
13b_phase_a	0.0604	0.0063	0.0108	0.0356	0.0001
google_serach_&_LLM	0.1837	0.0763	0.0938	0.0533	0.0002
mistral	0.3965	0.1173	0.1574	0.2743	0.0193
llama	0.4109	0.1150	0.1534	0.2445	0.0161
dense	0.3843	0.1066	0.1463	0.2647	0.0176
GPT4O	0.1165	0.0350	0.0459	0.0470	0.0003
deepseek-r1:32b	0.1041	0.0310	0.0429	0.0503	0.0002
deepseek-r1:14b	0.1328	0.0382	0.0538	0.0642	0.0006
sp_lasigebiotm	0.1918	0.0462	0.0645	0.1181	0.0006
AQAMS	0.1094	0.1348	0.0985	0.0398	0.0001

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
NLP_BioBert	-	-	-	-	-
NLP_Group5_TU	-	-	-	-	-
Fleming-1	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
IR4	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-sm	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-bl	-	-	-	-	-
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
13b_phase_a	-	-	-	-	-
google_serach_&_LLM	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
sp_lasigebiotm	-	-	-	-	-
AQAMS	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
NLP_BioBert	-	-	-	-	-
NLP_Group5_TU	-	-	-	-	-
Fleming-1	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
IR4	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-sm	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-bl	-	-	-	-	-
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
13b_phase_a	-	-	-	-	-
google_serach_&_LLM	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
sp_lasigebiotm	-	-	-	-	-
AQAMS	-	-	-	-	-

Test batch 4

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.3172	0.1289	0.1504	0.2524	0.0223
Data Wizards BM25	0.0376	0.0109	0.0158	0.0234	0.0001
NLP_BioBert	0.0718	0.0220	0.0310	0.0467	0.0002
Data Wizards Re-Rank	0.1078	0.0062	0.0113	0.0180	0.0001
First abrotsch	0.0706	0.0232	0.0321	0.0441	0.0002
ms-marco-MiniLML6v2	0.0706	0.0232	0.0321	0.0441	0.0002
IR5	0.2918	0.1180	0.1374	0.2123	0.0249
BM25-Okapi	0.0600	0.0195	0.0276	0.0366	0.0001
IR1	0.4471	0.1641	0.2029	0.3763	0.1165
IR4	0.4353	0.1674	0.2037	0.3592	0.1195
UniTor_0	0.2706	0.0899	0.1157	0.2195	0.0183
UniTor_1	0.3880	0.0784	0.1177	0.1917	0.0119
Reranking rankings	0.1489	0.0641	0.0710	0.0943	0.0010
query-engineering	0.1242	0.0549	0.0582	0.0771	0.0005
Re-Ranker with BM25	0.0988	0.0291	0.0415	0.0698	0.0004
RetrievalRivals	0.2247	0.0951	0.1089	0.1532	0.0074
RetrievalRivals_BM25	0.2247	0.0951	0.1089	0.1532	0.0074
RetrieverRivals	0.2247	0.0951	0.1089	0.1532	0.0074
UniTor_2	0.3635	0.1289	0.1606	0.3002	0.0353
UniTor_3	0.4303	0.0967	0.1329	0.2216	0.0203
TEsting123	0.0676	0.0303	0.0317	0.0300	0.0001
Traditional IR Methd	0.0676	0.0303	0.0317	0.0300	0.0001
traditional IR	0.1569	0.0315	0.0422	0.0641	0.0006
Neural IR approach	0.1878	0.0346	0.0534	0.0883	0.0008
Machinen Results	0.2953	0.1079	0.1360	0.2302	0.0232
Tuwien Group 6 AIR	0.1878	0.0346	0.0534	0.0883	0.0008
reranking after IR	0.1539	0.0111	0.0195	0.0333	0.0001
bioinfo-0	0.4776	0.1829	0.2244	0.4139	0.1311
bioinfo-1	0.5129	0.1983	0.2442	0.4342	0.2073
bioinfo-2	0.4635	0.1785	0.2181	0.3998	0.1391
bioinfo-3	0.4741	0.1817	0.2227	0.4107	0.1387
bioinfo-4	0.4624	0.1783	0.2178	0.3992	0.1385
Okapi BM25 IR	0.0442	0.0142	0.0201	0.0229	0.0001
NNR Model	0.0443	0.0143	0.0203	0.0229	0.0001
GoldenRetrievers	0.1802	0.0715	0.0819	0.1349	0.0047
Using KG for list q	0.5434	0.1818	0.2336	0.3990	0.1491
Baseline top 20	0.5622	0.2107	0.2621	0.4847	0.2452
Baseline top 10	0.5622	0.2107	0.2621	0.4847	0.2452
Using LLM alone	0.5022	0.1905	0.2334	0.3930	0.1934
Main pipeline	0.5520	0.1860	0.2391	0.4051	0.1865
dmiip2024	0.4635	0.1756	0.2171	0.3932	0.1655
dmiip2024_1	0.4624	0.1742	0.2153	0.3917	0.1661
dmiip2024_2	0.4976	0.1840	0.2340	0.4190	0.1462
dmiip2024_3	0.4965	0.1819	0.2317	0.4142	0.1438
dmiip2024_4	0.5012	0.1833	0.2336	0.4211	0.1332
AQAMS	0.1680	0.0581	0.0727	0.0903	0.0026
deepseek32b-me	0.3215	0.1005	0.1346	0.2198	0.0198
deepseek32b-full	0.2542	0.0804	0.1040	0.1488	0.0081
DB_vector_&_LLM	0.2298	0.0869	0.1045	0.1396	0.0086
UR-IW-1	0.3617	0.1283	0.1605	0.2998	0.0174
UR-IW-2	0.4047	0.1260	0.1735	0.3373	0.0376
UR-IW-3	0.4052	0.1169	0.1640	0.3379	0.0340
UR-IW-4	0.4419	0.1487	0.1942	0.3785	0.0569
UR-IW-5	0.4350	0.1448	0.1918	0.3589	0.0866
The Relevants	0.1867	0.0350	0.0538	0.0875	0.0008
Data Wizards NN	0.0753	0.0218	0.0311	0.0499	0.0002
API and weirdnesss	0.1773	0.0704	0.0829	0.1016	0.0024
DS@GT BioASQ 1b-1	0.4200	0.1636	0.1948	0.3483	0.1391
Neural Re-Ranking	0.0400	0.0118	0.0167	0.0164	0.0001
Approach 1	0.0918	0.0269	0.0383	0.0638	0.0002
DS@GT BioASQ 1b-2	0.4306	0.1661	0.1980	0.3577	0.1694
GoldenRetrievers-2	0.1910	0.0617	0.0802	0.1043	0.0020
dl approach	0.0419	0.0138	0.0192	0.0238	0.0001
GPT4O	0.3242	0.1271	0.1536	0.2789	0.0319
DS@GTBioASQT13b5	0.4318	0.1643	0.1970	0.3600	0.1550
sp_lasigebiotm	0.2573	0.0711	0.0952	0.1313	0.0043
mistral	0.3605	0.0999	0.1400	0.2626	0.0341
lasigeBioTM	0.2573	0.0711	0.0952	0.1313	0.0043
llama	0.3150	0.0833	0.1163	0.2065	0.0234
lasigeBioTM-onto-bl	0.2573	0.0711	0.0952	0.1313	0.0043
lasigeBioTM-onto-sm	0.2573	0.0711	0.0952	0.1313	0.0043
1.PhaseA_System	0.0688	0.0267	0.0298	0.0368	0.0001
deepseek-r1:32b	0.1906	0.0779	0.0944	0.0942	0.0038
deepseek-r1:14b	0.1906	0.0779	0.0944	0.0942	0.0038
deepseek-r1:8b	0.1561	0.0538	0.0672	0.0747	0.0011
DS@GTBioASQT13b4	0.4759	0.1874	0.2260	0.4096	0.1968
DS@GTBioASQT13b3	0.4800	0.1875	0.2264	0.4137	0.1993
dense	0.3677	0.1186	0.1602	0.2694	0.0418
Fleming-2	0.3172	0.1289	0.1504	0.2579	0.0224

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.2216	0.0569	0.0775	0.1788	0.0070
Data Wizards BM25	0.0392	0.0074	0.0117	0.0398	0.0000
NLP_BioBert	0.0981	0.0147	0.0242	0.0420	0.0001
Data Wizards Re-Rank	-	-	-	-	-
First abrotsch	-	-	-	-	-
ms-marco-MiniLML6v2	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
BM25-Okapi	-	-	-	-	-
IR1	0.4392	0.1158	0.1568	0.3702	0.0935
IR4	0.4621	0.1302	0.1763	0.4061	0.1265
UniTor_0	0.3216	0.0796	0.1101	0.2327	0.0105
UniTor_1	0.3156	0.0826	0.1144	0.2419	0.0108
Reranking rankings	0.1544	0.0452	0.0567	0.1272	0.0011
query-engineering	0.0935	0.0220	0.0329	0.0751	0.0002
Re-Ranker with BM25	0.0369	0.0200	0.0238	0.0329	0.0001
RetrievalRivals	0.2082	0.0033	0.0064	0.0185	0.0001
RetrievalRivals_BM25	0.2082	0.0033	0.0064	0.0185	0.0001
RetrieverRivals	0.2082	0.0033	0.0064	0.0185	0.0001
UniTor_2	0.3456	0.0981	0.1306	0.2797	0.0217
UniTor_3	0.3393	0.0981	0.1283	0.2801	0.0218
TEsting123	0.0512	0.0128	0.0174	0.0123	0.0001
Traditional IR Methd	0.0512	0.0128	0.0174	0.0123	0.0001
traditional IR	0.0749	0.0068	0.0118	0.0351	0.0001
Neural IR approach	0.0958	0.0172	0.0278	0.0760	0.0004
Machinen Results	-	-	-	-	-
Tuwien Group 6 AIR	0.0958	0.0172	0.0278	0.0760	0.0004
reranking after IR	0.0749	0.0068	0.0118	0.0448	0.0001
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
Okapi BM25 IR	0.0163	0.0234	0.0175	0.0082	0.0001
NNR Model	0.0171	0.0243	0.0185	0.0082	0.0001
GoldenRetrievers	-	-	-	-	-
Using KG for list q	0.5055	0.1364	0.1916	0.3557	0.1237
Baseline top 20	0.5210	0.1606	0.2164	0.4178	0.2039
Baseline top 10	0.5210	0.1606	0.2164	0.4178	0.2039
Using LLM alone	0.4695	0.1451	0.1942	0.3481	0.1551
Main pipeline	0.5040	0.1381	0.1926	0.3599	0.1402
dmiip2024	0.3161	0.1185	0.1354	0.2930	0.0524
dmiip2024_1	0.3152	0.1187	0.1358	0.3011	0.0547
dmiip2024_2	0.3249	0.1159	0.1417	0.3003	0.0496
dmiip2024_3	0.3420	0.1197	0.1472	0.3169	0.0568
dmiip2024_4	0.3237	0.1142	0.1397	0.3017	0.0441
AQAMS	0.2091	0.1769	0.1541	0.0750	0.0006
deepseek32b-me	0.3039	0.0700	0.1013	0.2198	0.0121
deepseek32b-full	0.2371	0.0467	0.0665	0.1310	0.0045
DB_vector_&_LLM	0.1726	0.0371	0.0577	0.0860	0.0020
UR-IW-1	0.3390	0.0941	0.1219	0.2982	0.0127
UR-IW-2	0.4131	0.0845	0.1309	0.3405	0.0187
UR-IW-3	0.3980	0.0913	0.1303	0.3558	0.0211
UR-IW-4	0.4440	0.1013	0.1473	0.3616	0.0435
UR-IW-5	0.4034	0.0983	0.1389	0.3413	0.0542
The Relevants	-	-	-	-	-
Data Wizards NN	0.0158	0.0016	0.0029	0.0147	0.0000
API and weirdnesss	0.1203	0.0329	0.0457	0.0544	0.0005
DS@GT BioASQ 1b-1	0.2921	0.0665	0.0900	0.1776	0.0040
Neural Re-Ranking	0.0585	0.0099	0.0157	0.0442	0.0001
Approach 1	0.0546	0.0098	0.0158	0.0379	0.0001
DS@GT BioASQ 1b-2	0.2921	0.0665	0.0900	0.1776	0.0040
GoldenRetrievers-2	-	-	-	-	-
dl approach	0.0202	0.0244	0.0202	0.0097	0.0000
GPT4O	0.2423	0.0545	0.0761	0.2108	0.0110
DS@GTBioASQT13b5	0.2921	0.0665	0.0900	0.1776	0.0040
sp_lasigebiotm	0.1561	0.0363	0.0531	0.0852	0.0007
mistral	0.3680	0.0732	0.1106	0.2413	0.0260
lasigeBioTM	0.1561	0.0363	0.0531	0.0852	0.0007
llama	0.3081	0.0529	0.0822	0.1686	0.0116
lasigeBioTM-onto-bl	0.1561	0.0363	0.0531	0.0852	0.0007
lasigeBioTM-onto-sm	0.1561	0.0363	0.0531	0.0852	0.0007
1.PhaseA_System	0.0419	0.0111	0.0142	0.0223	0.0001
deepseek-r1:32b	0.1433	0.0366	0.0503	0.0770	0.0014
deepseek-r1:14b	0.1433	0.0366	0.0503	0.0770	0.0014
deepseek-r1:8b	0.1146	0.0202	0.0317	0.0481	0.0003
DS@GTBioASQT13b4	0.2921	0.0665	0.0900	0.1776	0.0040
DS@GTBioASQT13b3	0.2921	0.0665	0.0900	0.1776	0.0040
dense	0.3550	0.0854	0.1257	0.2465	0.0201
Fleming-2	0.2216	0.0569	0.0775	0.1788	0.0070

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	-	-	-	-	-
Data Wizards BM25	-	-	-	-	-
NLP_BioBert	-	-	-	-	-
Data Wizards Re-Rank	-	-	-	-	-
First abrotsch	-	-	-	-	-
ms-marco-MiniLML6v2	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
BM25-Okapi	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
IR4	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
Reranking rankings	-	-	-	-	-
query-engineering	-	-	-	-	-
Re-Ranker with BM25	-	-	-	-	-
RetrievalRivals	-	-	-	-	-
RetrievalRivals_BM25	-	-	-	-	-
RetrieverRivals	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
TEsting123	-	-	-	-	-
Traditional IR Methd	-	-	-	-	-
traditional IR	-	-	-	-	-
Neural IR approach	-	-	-	-	-
Machinen Results	-	-	-	-	-
Tuwien Group 6 AIR	-	-	-	-	-
reranking after IR	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
Okapi BM25 IR	-	-	-	-	-
NNR Model	-	-	-	-	-
GoldenRetrievers	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
AQAMS	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	-	-	-	-	-
deepseek32b-full	-	-	-	-	-
DB_vector_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
The Relevants	-	-	-	-	-
Data Wizards NN	-	-	-	-	-
API and weirdnesss	-	-	-	-	-
DS@GT BioASQ 1b-1	-	-	-	-	-
Neural Re-Ranking	-	-	-	-	-
Approach 1	-	-	-	-	-
DS@GT BioASQ 1b-2	-	-	-	-	-
GoldenRetrievers-2	-	-	-	-	-
dl approach	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
DS@GTBioASQT13b5	-	-	-	-	-
sp_lasigebiotm	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-bl	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-sm	-	-	-	-	-
1.PhaseA_System	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:8b	-	-	-	-	-
DS@GTBioASQT13b4	-	-	-	-	-
DS@GTBioASQT13b3	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
Fleming-2	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	-	-	-	-	-
Data Wizards BM25	-	-	-	-	-
NLP_BioBert	-	-	-	-	-
Data Wizards Re-Rank	-	-	-	-	-
First abrotsch	-	-	-	-	-
ms-marco-MiniLML6v2	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
BM25-Okapi	-	-	-	-	-
IR1	-	-	-	-	-
IR4	-	-	-	-	-
UniTor_0	-	-	-	-	-
UniTor_1	-	-	-	-	-
Reranking rankings	-	-	-	-	-
query-engineering	-	-	-	-	-
Re-Ranker with BM25	-	-	-	-	-
RetrievalRivals	-	-	-	-	-
RetrievalRivals_BM25	-	-	-	-	-
RetrieverRivals	-	-	-	-	-
UniTor_2	-	-	-	-	-
UniTor_3	-	-	-	-	-
TEsting123	-	-	-	-	-
Traditional IR Methd	-	-	-	-	-
traditional IR	-	-	-	-	-
Neural IR approach	-	-	-	-	-
Machinen Results	-	-	-	-	-
Tuwien Group 6 AIR	-	-	-	-	-
reranking after IR	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
Okapi BM25 IR	-	-	-	-	-
NNR Model	-	-	-	-	-
GoldenRetrievers	-	-	-	-	-
Using KG for list q	-	-	-	-	-
Baseline top 20	-	-	-	-	-
Baseline top 10	-	-	-	-	-
Using LLM alone	-	-	-	-	-
Main pipeline	-	-	-	-	-
dmiip2024	-	-	-	-	-
dmiip2024_1	-	-	-	-	-
dmiip2024_2	-	-	-	-	-
dmiip2024_3	-	-	-	-	-
dmiip2024_4	-	-	-	-	-
AQAMS	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	-	-	-	-	-
deepseek32b-full	-	-	-	-	-
DB_vector_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-1	-	-	-	-	-
UR-IW-2	-	-	-	-	-
UR-IW-3	-	-	-	-	-
UR-IW-4	-	-	-	-	-
UR-IW-5	-	-	-	-	-
The Relevants	-	-	-	-	-
Data Wizards NN	-	-	-	-	-
API and weirdnesss	-	-	-	-	-
DS@GT BioASQ 1b-1	-	-	-	-	-
Neural Re-Ranking	-	-	-	-	-
Approach 1	-	-	-	-	-
DS@GT BioASQ 1b-2	-	-	-	-	-
GoldenRetrievers-2	-	-	-	-	-
dl approach	-	-	-	-	-
GPT4O	-	-	-	-	-
DS@GTBioASQT13b5	-	-	-	-	-
sp_lasigebiotm	-	-	-	-	-
mistral	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
llama	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-bl	-	-	-	-	-
lasigeBioTM-onto-sm	-	-	-	-	-
1.PhaseA_System	-	-	-	-	-
deepseek-r1:32b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:14b	-	-	-	-	-
deepseek-r1:8b	-	-	-	-	-
DS@GTBioASQT13b4	-	-	-	-	-
DS@GTBioASQT13b3	-	-	-	-	-
dense	-	-	-	-	-
Fleming-2	-	-	-	-	-