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	0.0606	0.3863	0.1005	0.2716	0.0020
IR1	0.0718	0.4312	0.1173	0.3394	0.0036
UniTor_0	0.0565	0.3847	0.0948	0.3020	0.0026
UniTor_1	0.1042	0.3608	0.1486	0.3004	0.0016
Baseline top 20	0.0788	0.4720	0.1300	0.3806	0.0051
Baseline top 10	0.0788	0.4720	0.1300	0.3806	0.0051
Using LLM alone	0.0753	0.4598	0.1249	0.3622	0.0040
Using KG for list q	0.1453	0.4225	0.1940	0.3004	0.0029
Main pipeline	0.1512	0.3971	0.1908	0.2885	0.0020
13b_phase_a	0.0430	0.1396	0.0591	0.1005	0.0001
13b-1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	0.1047	0.5037	0.1602	0.4141	0.0101
bioinfo-1	0.1071	0.5106	0.1636	0.4082	0.0123
bioinfo-2	0.1000	0.4916	0.1537	0.4214	0.0077
bioinfo-3	0.1047	0.5057	0.1605	0.4175	0.0123
bioinfo-4	0.1047	0.5043	0.1605	0.4246	0.0104
UniTor_2	0.0553	0.3725	0.0933	0.2784	0.0012
UniTor_3	0.0852	0.3471	0.1303	0.2712	0.0011
DB_vector_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-1	0.1415	0.3194	0.1776	0.2527	0.0010
UR-IW-2	0.1376	0.2941	0.1699	0.2272	0.0007
UR-IW-3	0.1344	0.2547	0.1557	0.2064	0.0005
UR-IW-4	0.0979	0.1892	0.1135	0.1739	0.0001
google_serach_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	0.1677	0.3471	0.2038	0.2865	0.0015
no expand only rank	0.1133	0.1480	0.1196	0.1268	0.0001
DS@GT BioASQ 1b-1	0.0584	0.2325	0.0843	0.1980	0.0003
IRIS_1	0.0682	0.4282	0.1129	0.3081	0.0033
IRIS_3	0.0035	0.0186	0.0056	0.0082	0.0000
IRIS_2	0.0035	0.0235	0.0061	0.0034	0.0000
deepseek32b-me	0.1378	0.1690	0.1425	0.1428	0.0001
dmiip2024	0.0682	0.4353	0.1140	0.3590	0.0031
dmiip2024_1	0.0718	0.4465	0.1192	0.3660	0.0034
dmiip2024_2	0.0682	0.4249	0.1133	0.3428	0.0024
dmiip2024_3	0.0694	0.4278	0.1149	0.3469	0.0024
dmiip2024_4	0.0706	0.4327	0.1169	0.3528	0.0033
config-1	0.0553	0.3745	0.0934	0.2903	0.0021
config-2	0.0506	0.3706	0.0869	0.2114	0.0011
config-3	0.0494	0.3539	0.0844	0.2342	0.0010
config-4	0.0619	0.4059	0.1042	0.1314	0.0017
config-5	0.0619	0.4059	0.1042	0.1302	0.0017
mistral	0.1260	0.2876	0.1542	0.2271	0.0005
deepseek32b-full	0.1514	0.2298	0.1641	0.1712	0.0002
GPT4O	0.0343	0.1363	0.0532	0.0665	0.0001
deepseek-r1:32b	0.0381	0.1945	0.0598	0.0724	0.0001
deepseek-r1:14b	0.0251	0.1167	0.0395	0.0764	0.0001
using free 7b LLM	-	-	-	-	-
llama	0.1339	0.2853	0.1642	0.2466	0.0006
dense	0.0295	0.1857	0.0492	0.1324	0.0002
deepseek-r1:8b	0.0381	0.1876	0.0611	0.0932	0.0001
lasigeBioTM	0.0624	0.3920	0.1029	0.3207	0.0023

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.0280	0.0924	0.0398	0.1009	0.0003
IR1	-	-	-	-	-
UniTor_0	0.0957	0.2120	0.1170	0.2770	0.0011
UniTor_1	0.0833	0.2120	0.1081	0.2770	0.0011
Baseline top 20	0.0671	0.2042	0.0933	0.2109	0.0014
Baseline top 10	0.0671	0.2042	0.0933	0.2109	0.0014
Using LLM alone	0.0679	0.1959	0.0936	0.2051	0.0010
Using KG for list q	0.0897	0.1797	0.0939	0.1629	0.0007
Main pipeline	0.0989	0.1630	0.0958	0.1566	0.0005
13b_phase_a	0.0209	0.0168	0.0173	0.0494	0.0000
13b-1	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	0.0624	0.1930	0.0874	0.2282	0.0007
UniTor_3	0.0569	0.1930	0.0817	0.2282	0.0007
DB_vector_&_LLM	-	-	-	-	-
UR-IW-1	0.0978	0.1594	0.1071	0.2762	0.0005
UR-IW-2	0.1136	0.1633	0.1110	0.2478	0.0005
UR-IW-3	0.0863	0.1393	0.0912	0.2447	0.0003
UR-IW-4	0.0795	0.1035	0.0778	0.1844	0.0001
google_serach_&_LLM	0.0428	0.0334	0.0289	0.0000	0.0000
UR-IW-5	0.1189	0.1928	0.1202	0.2768	0.0006
no expand only rank	0.0389	0.0176	0.0220	0.0478	0.0000
DS@GT BioASQ 1b-1	0.0562	0.1310	0.0761	0.1390	0.0001
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	0.0955	0.0517	0.0603	0.1085	0.0001
dmiip2024	0.0783	0.2891	0.1157	0.4533	0.0012
dmiip2024_1	0.0803	0.3050	0.1186	0.4535	0.0014
dmiip2024_2	0.0713	0.2821	0.1076	0.4156	0.0009
dmiip2024_3	0.0741	0.2865	0.1105	0.4158	0.0010
dmiip2024_4	0.0716	0.2767	0.1077	0.4158	0.0009
config-1	0.0229	0.0630	0.0310	0.0824	0.0001
config-2	0.0226	0.0510	0.0287	0.0561	0.0001
config-3	0.0177	0.0448	0.0235	0.0687	0.0001
config-4	0.0284	0.0714	0.0367	0.0411	0.0001
config-5	0.0284	0.0714	0.0367	0.0396	0.0001
mistral	0.1077	0.0717	0.0703	0.1170	0.0001
deepseek32b-full	0.0998	0.0575	0.0651	0.1131	0.0001
GPT4O	0.0094	0.0166	0.0101	0.0162	0.0000
deepseek-r1:32b	0.0201	0.0355	0.0236	0.0304	0.0001
deepseek-r1:14b	0.0122	0.0326	0.0173	0.0419	0.0000
using free 7b LLM	-	-	-	-	-
llama	0.1159	0.1054	0.0870	0.1644	0.0002
dense	0.0456	0.1117	0.0583	0.1466	0.0001
deepseek-r1:8b	0.0176	0.0386	0.0218	0.0446	0.0000
lasigeBioTM	0.0385	0.0560	0.0417	0.1426	0.0006

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	0.0861	0.4333	0.1342	0.2957	0.0026
Fleming-2	0.0993	0.4333	0.1477	0.3066	0.0026
UniTor_0	0.0590	0.3551	0.0965	0.2952	0.0013
UniTor_1	0.1086	0.3178	0.1457	0.2921	0.0009
UniTor_2	0.0588	0.3633	0.0964	0.3065	0.0015
UniTor_3	0.1075	0.3243	0.1433	0.2986	0.0008
UR-IW-1	0.1643	0.2890	0.1855	0.2523	0.0008
UR-IW-2	0.1181	0.2399	0.1335	0.1846	0.0005
UR-IW-3	0.1742	0.3064	0.1996	0.2443	0.0008
UR-IW-4	0.1575	0.3184	0.1820	0.2601	0.0009
Baseline top 10	0.0976	0.5093	0.1546	0.4425	0.0096
Baseline top 20	0.0976	0.5093	0.1546	0.4425	0.0096
Main pipeline	0.2165	0.4394	0.2527	0.3362	0.0054
Using KG for list q	0.2142	0.4213	0.2483	0.3296	0.0044
Using LLM alone	0.0953	0.4973	0.1516	0.3973	0.0097
dmiip2024	0.0976	0.4968	0.1526	0.4049	0.0090
dmiip2024_1	0.0976	0.4978	0.1529	0.4179	0.0100
dmiip2024_2	0.1012	0.4944	0.1574	0.3939	0.0093
dmiip2024_3	0.1000	0.4935	0.1563	0.4055	0.0096
dmiip2024_4	0.0988	0.4866	0.1538	0.3938	0.0077
bioinfo-0	0.1094	0.5137	0.1658	0.4193	0.0109
bioinfo-1	0.1165	0.5337	0.1766	0.4307	0.0141
bioinfo-2	0.1094	0.5137	0.1658	0.4193	0.0109
bioinfo-3	0.1071	0.4961	0.1617	0.4226	0.0098
bioinfo-4	0.1082	0.5020	0.1637	0.4166	0.0097
IR5	0.0741	0.3914	0.1171	0.3225	0.0024
lasigeBioTM	-	-	-	-	-
UR-IW-5	0.1930	0.3237	0.2088	0.2634	0.0011
deepseek32b-full	0.1170	0.2131	0.1285	0.1738	0.0003
mistral	0.0927	0.1345	0.0920	0.1216	0.0001
llama	0.1785	0.2666	0.1890	0.2284	0.0006
dense	0.1501	0.2764	0.1696	0.2393	0.0008
GPT4O	0.0243	0.1100	0.0376	0.0971	0.0001
deepseek-r1:32b	0.0611	0.2059	0.0863	0.1492	0.0002
deepseek-r1:14b	0.0283	0.1292	0.0448	0.0562	0.0001
deepseek-r1:8b	0.0487	0.1451	0.0681	0.0785	0.0001
gpt 01 mini	0.0502	0.1757	0.0736	0.0735	0.0001
13b-1	0.0863	0.2396	0.1138	0.1771	0.0003
IR1	0.0882	0.4383	0.1378	0.3548	0.0051
Fleming-3	0.0993	0.4333	0.1477	0.3066	0.0026
deepseek32b-me	0.1132	0.1772	0.1118	0.1392	0.0002

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.0645	0.2041	0.0913	0.2012	0.0008
Fleming-2	0.0710	0.1392	0.0753	0.1562	0.0004
UniTor_0	0.0901	0.1981	0.1071	0.3315	0.0007
UniTor_1	0.0780	0.1981	0.0977	0.3315	0.0007
UniTor_2	0.0876	0.1976	0.1032	0.3396	0.0007
UniTor_3	0.0729	0.1976	0.0924	0.3396	0.0007
UR-IW-1	0.1233	0.1713	0.1200	0.3023	0.0005
UR-IW-2	0.0916	0.1287	0.0877	0.1654	0.0003
UR-IW-3	0.1287	0.1715	0.1212	0.2949	0.0007
UR-IW-4	0.1397	0.1635	0.1149	0.2543	0.0007
Baseline top 10	0.1111	0.2838	0.1469	0.3154	0.0051
Baseline top 20	0.1111	0.2838	0.1469	0.3154	0.0051
Main pipeline	0.1926	0.2524	0.1786	0.2589	0.0032
Using KG for list q	0.1912	0.2491	0.1761	0.2507	0.0028
Using LLM alone	0.1117	0.2722	0.1445	0.2914	0.0051
dmiip2024	0.0840	0.3395	0.1279	0.4866	0.0025
dmiip2024_1	0.0941	0.3625	0.1421	0.5522	0.0035
dmiip2024_2	0.0828	0.3393	0.1261	0.4612	0.0022
dmiip2024_3	0.0877	0.3529	0.1337	0.5006	0.0025
dmiip2024_4	0.0833	0.3420	0.1270	0.4583	0.0022
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
lasigeBioTM	0.0657	0.0942	0.0629	0.1034	0.0002
UR-IW-5	0.1407	0.1885	0.1290	0.3080	0.0009
deepseek32b-full	0.0812	0.1200	0.0780	0.1883	0.0002
mistral	0.0624	0.0325	0.0355	0.0595	0.0000
llama	0.1608	0.1095	0.1054	0.1998	0.0004
dense	0.1442	0.1376	0.1031	0.2091	0.0006
GPT4O	0.0173	0.0412	0.0213	0.0538	0.0000
deepseek-r1:32b	0.0316	0.0527	0.0352	0.0751	0.0001
deepseek-r1:14b	0.0182	0.0410	0.0244	0.0322	0.0000
deepseek-r1:8b	0.0262	0.0465	0.0314	0.0477	0.0000
gpt 01 mini	0.0232	0.0437	0.0272	0.0275	0.0000
13b-1	0.0826	0.0978	0.0756	0.1406	0.0002
IR1	0.0766	0.2285	0.1048	0.2638	0.0014
Fleming-3	0.0710	0.1392	0.0753	0.1562	0.0004
deepseek32b-me	0.0884	0.0985	0.0690	0.1523	0.0002

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	0.0047	0.0235	0.0075	0.0097	0.0000
NLP_Group5_TU	0.0047	0.0235	0.0075	0.0097	0.0000
Fleming-1	0.0697	0.3105	0.1064	0.1794	0.0009
IR5	0.0588	0.2934	0.0917	0.2099	0.0007
IR1	0.0671	0.3417	0.1052	0.2665	0.0021
IR4	0.0659	0.3312	0.1025	0.2344	0.0013
UR-IW-1	0.1114	0.2283	0.1273	0.1615	0.0004
UR-IW-2	0.0703	0.1588	0.0871	0.1187	0.0002
UR-IW-4	0.0644	0.1490	0.0818	0.1043	0.0001
UR-IW-5	0.1341	0.2507	0.1560	0.1834	0.0005
lasigeBioTM	0.0597	0.1330	0.0716	0.1089	0.0001
lasigeBioTM-onto-sm	0.0597	0.1330	0.0716	0.1089	0.0001
Baseline top 10	0.0888	0.4279	0.1394	0.3049	0.0053
Using LLM alone	0.0735	0.3562	0.1144	0.2646	0.0024
Using KG for list q	0.1377	0.3291	0.1701	0.2208	0.0014
Main pipeline	0.1381	0.3232	0.1700	0.2183	0.0014
Baseline top 20	0.0888	0.4279	0.1394	0.3049	0.0053
UniTor_0	0.0482	0.2970	0.0794	0.2072	0.0007
UniTor_1	0.0818	0.2617	0.1149	0.2011	0.0005
bioinfo-0	0.0888	0.3932	0.1355	0.3079	0.0044
bioinfo-1	0.0941	0.4228	0.1445	0.3236	0.0059
bioinfo-2	0.0853	0.3849	0.1306	0.3148	0.0040
bioinfo-3	0.0865	0.3873	0.1322	0.3079	0.0037
bioinfo-4	0.0859	0.3887	0.1309	0.3084	0.0037
UniTor_2	0.0506	0.2911	0.0821	0.2029	0.0007
UniTor_3	0.0820	0.2730	0.1184	0.2000	0.0005
dmiip2024	0.0824	0.3999	0.1278	0.3030	0.0032
dmiip2024_1	0.0753	0.3783	0.1180	0.2988	0.0031
dmiip2024_2	0.0835	0.3773	0.1272	0.2969	0.0029
dmiip2024_4	0.0871	0.3886	0.1324	0.2976	0.0032
dmiip2024_3	0.0800	0.3705	0.1229	0.2902	0.0028
UR-IW-3	0.0854	0.2086	0.1093	0.1456	0.0004
lasigeBioTM-onto-bl	0.0597	0.1330	0.0716	0.1089	0.0001
IRIS_1	0.0635	0.3022	0.0973	0.2230	0.0012
IRIS_2	-	-	-	-	-
IRIS_3	0.0024	0.0176	0.0041	0.0071	0.0000
13b-1	-	-	-	-	-
13b_phase_a	0.0495	0.0862	0.0521	0.0669	0.0000
google_serach_&_LLM	-	-	-	-	-
mistral	0.1266	0.2269	0.1428	0.1587	0.0003
llama	0.1509	0.2407	0.1541	0.1772	0.0006
dense	0.1188	0.2168	0.1372	0.1533	0.0003
GPT4O	0.0400	0.1249	0.0559	0.0623	0.0001
deepseek-r1:32b	0.0429	0.1159	0.0581	0.0757	0.0001
deepseek-r1:14b	0.0552	0.1861	0.0792	0.0813	0.0002
sp_lasigebiotm	0.0597	0.1330	0.0716	0.1089	0.0001
AQAMS	-	-	-	-	-

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
NLP_BioBert	-	-	-	-	-
NLP_Group5_TU	-	-	-	-	-
Fleming-1	0.0410	0.0932	0.0544	0.0970	0.0002
IR5	-	-	-	-	-
IR1	0.0574	0.1583	0.0793	0.2167	0.0003
IR4	0.0580	0.1714	0.0815	0.2164	0.0004
UR-IW-1	0.0838	0.1160	0.0806	0.1534	0.0003
UR-IW-2	0.0680	0.0662	0.0595	0.0968	0.0001
UR-IW-4	0.0478	0.0623	0.0475	0.0721	0.0001
UR-IW-5	0.0961	0.1271	0.0938	0.1488	0.0003
lasigeBioTM	0.0527	0.0475	0.0397	0.0518	0.0000
lasigeBioTM-onto-sm	0.0527	0.0475	0.0397	0.0518	0.0000
Baseline top 10	0.0778	0.2113	0.1054	0.2197	0.0019
Using LLM alone	0.0633	0.1646	0.0834	0.1960	0.0008
Using KG for list q	0.1031	0.1435	0.1025	0.1526	0.0004
Main pipeline	0.1041	0.1408	0.1017	0.1499	0.0004
Baseline top 20	0.0778	0.2113	0.1054	0.2197	0.0019
UniTor_0	0.0474	0.1307	0.0653	0.1957	0.0002
UniTor_1	0.0458	0.1352	0.0641	0.1974	0.0002
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
UniTor_2	0.0466	0.1372	0.0656	0.1849	0.0003
UniTor_3	0.0405	0.1372	0.0602	0.1849	0.0003
dmiip2024	0.0749	0.2855	0.1098	0.4322	0.0015
dmiip2024_1	0.0745	0.2866	0.1099	0.4146	0.0015
dmiip2024_2	0.0738	0.2818	0.1082	0.4113	0.0014
dmiip2024_4	0.0711	0.2764	0.1055	0.4039	0.0012
dmiip2024_3	0.0732	0.2720	0.1070	0.4026	0.0012
UR-IW-3	0.0602	0.1130	0.0745	0.1463	0.0002
lasigeBioTM-onto-bl	0.0527	0.0475	0.0397	0.0518	0.0000
IRIS_1	-	-	-	-	-
IRIS_2	-	-	-	-	-
IRIS_3	-	-	-	-	-
13b-1	-	-	-	-	-
13b_phase_a	0.0056	0.0030	0.0034	0.0215	0.0000
google_serach_&_LLM	0.0339	0.0676	0.0405	0.0000	0.0000
mistral	0.0974	0.1065	0.0819	0.1197	0.0002
llama	0.1157	0.1086	0.0843	0.1244	0.0002
dense	0.0944	0.0954	0.0771	0.1191	0.0001
GPT4O	0.0233	0.0336	0.0245	0.0286	0.0000
deepseek-r1:32b	0.0258	0.0343	0.0266	0.0333	0.0000
deepseek-r1:14b	0.0282	0.0425	0.0313	0.0338	0.0000
sp_lasigebiotm	0.0527	0.0475	0.0397	0.0518	0.0000
AQAMS	0.0254	0.1097	0.0392	0.0000	0.0000

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	0.0383	0.1550	0.0595	0.0863	0.0002
Data Wizards BM25	0.0012	0.0039	0.0018	0.0039	0.0000
NLP_BioBert	0.0047	0.0137	0.0070	0.0080	0.0000
Data Wizards Re-Rank	0.0059	0.0039	0.0047	0.0039	0.0000
First abrotsch	0.0035	0.0098	0.0052	0.0053	0.0000
ms-marco-MiniLML6v2	0.0035	0.0098	0.0052	0.0053	0.0000
IR5	0.0376	0.1652	0.0591	0.0751	0.0001
BM25-Okapi	0.0024	0.0069	0.0035	0.0037	0.0000
IR1	0.0529	0.2578	0.0848	0.1586	0.0006
IR4	0.0482	0.2383	0.0770	0.1333	0.0004
UniTor_0	0.0259	0.1333	0.0420	0.0667	0.0001
UniTor_1	0.0452	0.0990	0.0579	0.0626	0.0001
Reranking rankings	0.0335	0.0814	0.0404	0.0416	0.0001
query-engineering	0.0276	0.0644	0.0317	0.0346	0.0000
Re-Ranker with BM25	0.0035	0.0108	0.0053	0.0058	0.0000
RetrievalRivals	0.0353	0.1385	0.0536	0.0676	0.0001
RetrievalRivals_BM25	0.0353	0.1385	0.0536	0.0676	0.0001
RetrieverRivals	0.0353	0.1385	0.0536	0.0676	0.0001
UniTor_2	0.0294	0.1301	0.0463	0.0724	0.0001
UniTor_3	0.0423	0.1134	0.0583	0.0695	0.0001
TEsting123	0.0201	0.0474	0.0269	0.0287	0.0000
Traditional IR Methd	0.0201	0.0474	0.0269	0.0287	0.0000
traditional IR	0.0217	0.0451	0.0231	0.0193	0.0000
Neural IR approach	0.0141	0.0527	0.0207	0.0240	0.0000
Machinen Results	0.0306	0.1266	0.0475	0.0740	0.0001
Tuwien Group 6 AIR	0.0141	0.0527	0.0207	0.0240	0.0000
reranking after IR	0.0182	0.0157	0.0154	0.0110	0.0000
bioinfo-0	0.0576	0.2491	0.0899	0.1737	0.0007
bioinfo-1	0.0600	0.2512	0.0927	0.1801	0.0008
bioinfo-2	0.0565	0.2364	0.0877	0.1625	0.0006
bioinfo-3	0.0576	0.2491	0.0899	0.1619	0.0006
bioinfo-4	0.0565	0.2364	0.0877	0.1624	0.0006
Okapi BM25 IR	0.0026	0.0069	0.0038	0.0011	0.0000
NNR Model	0.0026	0.0069	0.0038	0.0012	0.0000
GoldenRetrievers	0.0260	0.1002	0.0396	0.0597	0.0001
Using KG for list q	0.0634	0.2528	0.0946	0.1476	0.0007
Baseline top 20	0.0587	0.2929	0.0939	0.1686	0.0007
Baseline top 10	0.0587	0.2929	0.0939	0.1686	0.0007
Using LLM alone	0.0610	0.3009	0.0968	0.1701	0.0010
Main pipeline	0.0622	0.2512	0.0934	0.1466	0.0007
dmiip2024	0.0494	0.2298	0.0784	0.1433	0.0004
dmiip2024_1	0.0471	0.2239	0.0750	0.1423	0.0003
dmiip2024_2	0.0447	0.2253	0.0719	0.1244	0.0002
dmiip2024_3	0.0424	0.2171	0.0684	0.1263	0.0002
dmiip2024_4	0.0459	0.2270	0.0733	0.1270	0.0003
AQAMS	-	-	-	-	-
deepseek32b-me	0.0741	0.1595	0.0809	0.1014	0.0001
deepseek32b-full	0.0513	0.1047	0.0565	0.0586	0.0001
DB_vector_&_LLM	0.0302	0.1318	0.0467	0.0700	0.0001
UR-IW-1	0.0418	0.1040	0.0522	0.0627	0.0001
UR-IW-2	0.0408	0.1227	0.0555	0.0655	0.0001
UR-IW-3	0.0396	0.0900	0.0460	0.0574	0.0001
UR-IW-4	0.0451	0.1371	0.0622	0.0713	0.0001
UR-IW-5	0.0427	0.1391	0.0632	0.0794	0.0002
The Relevants	0.0212	0.0686	0.0301	0.0314	0.0000
Data Wizards NN	0.0024	0.0069	0.0035	0.0069	0.0000
API and weirdnesss	0.0278	0.0955	0.0406	0.0574	0.0001
DS@GT BioASQ 1b-1	0.0435	0.2159	0.0696	0.1331	0.0003
Neural Re-Ranking	0.0012	0.0029	0.0017	0.0003	0.0000
Approach 1	0.0047	0.0137	0.0070	0.0046	0.0000
DS@GT BioASQ 1b-2	0.0447	0.2163	0.0708	0.1337	0.0004
GoldenRetrievers-2	0.0447	0.0833	0.0503	0.0393	0.0001
dl approach	0.0025	0.0069	0.0036	0.0012	0.0000
GPT4O	0.0566	0.1821	0.0822	0.0941	0.0003
DS@GTBioASQT13b5	0.0435	0.2065	0.0690	0.1309	0.0003
sp_lasigebiotm	0.0248	0.0916	0.0370	0.0452	0.0001
mistral	0.0406	0.0829	0.0420	0.0603	0.0001
lasigeBioTM	0.0248	0.0916	0.0370	0.0452	0.0001
llama	0.0341	0.0838	0.0407	0.0505	0.0001
lasigeBioTM-onto-bl	0.0248	0.0916	0.0370	0.0452	0.0001
lasigeBioTM-onto-sm	0.0248	0.0916	0.0370	0.0452	0.0001
1.PhaseA_System	0.0154	0.0346	0.0202	0.0291	0.0000
deepseek-r1:32b	0.0387	0.1099	0.0550	0.0351	0.0001
deepseek-r1:14b	0.0387	0.1099	0.0550	0.0351	0.0001
deepseek-r1:8b	0.0319	0.0795	0.0418	0.0346	0.0000
DS@GTBioASQT13b4	0.0495	0.2476	0.0790	0.1562	0.0005
DS@GTBioASQT13b3	0.0482	0.2467	0.0773	0.1581	0.0004
dense	0.0482	0.1185	0.0616	0.0578	0.0001
Fleming-2	0.0383	0.1550	0.0595	0.0942	0.0002

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Fleming-1	0.0222	0.0562	0.0288	0.0382	0.0001
Data Wizards BM25	0.0038	0.0052	0.0044	0.0076	0.0000
NLP_BioBert	0.0104	0.0103	0.0100	0.0074	0.0000
Data Wizards Re-Rank	-	-	-	-	-
First abrotsch	-	-	-	-	-
ms-marco-MiniLML6v2	-	-	-	-	-
IR5	-	-	-	-	-
BM25-Okapi	-	-	-	-	-
IR1	0.0427	0.1298	0.0594	0.0951	0.0003
IR4	0.0360	0.1217	0.0513	0.0922	0.0002
UniTor_0	0.0259	0.0606	0.0346	0.0559	0.0000
UniTor_1	0.0259	0.0606	0.0346	0.0559	0.0000
Reranking rankings	0.0191	0.0562	0.0259	0.0460	0.0000
query-engineering	0.0092	0.0191	0.0122	0.0195	0.0000
Re-Ranker with BM25	0.0016	0.0056	0.0025	0.0010	0.0000
RetrievalRivals	0.0256	0.0030	0.0053	0.0065	0.0000
RetrievalRivals_BM25	0.0256	0.0030	0.0053	0.0065	0.0000
RetrieverRivals	0.0256	0.0030	0.0053	0.0065	0.0000
UniTor_2	0.0439	0.0974	0.0576	0.0825	0.0001
UniTor_3	0.0414	0.0974	0.0551	0.0825	0.0001
TEsting123	0.0060	0.0173	0.0085	0.0035	0.0000
Traditional IR Methd	0.0060	0.0173	0.0085	0.0035	0.0000
traditional IR	0.0135	0.0086	0.0100	0.0068	0.0000
Neural IR approach	0.0093	0.0169	0.0118	0.0168	0.0000
Machinen Results	-	-	-	-	-
Tuwien Group 6 AIR	0.0093	0.0169	0.0118	0.0168	0.0000
reranking after IR	0.0135	0.0086	0.0100	0.0113	0.0000
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
Okapi BM25 IR	0.0010	0.0065	0.0017	0.0002	0.0000
NNR Model	0.0010	0.0065	0.0017	0.0002	0.0000
GoldenRetrievers	-	-	-	-	-
Using KG for list q	0.0560	0.1479	0.0706	0.1007	0.0004
Baseline top 20	0.0557	0.1688	0.0773	0.1069	0.0005
Baseline top 10	0.0557	0.1688	0.0773	0.1069	0.0005
Using LLM alone	0.0561	0.1716	0.0789	0.1152	0.0007
Main pipeline	0.0542	0.1472	0.0690	0.1005	0.0004
dmiip2024	0.0425	0.1282	0.0580	0.1622	0.0002
dmiip2024_1	0.0416	0.1250	0.0569	0.1618	0.0001
dmiip2024_2	0.0417	0.1180	0.0573	0.1530	0.0001
dmiip2024_3	0.0411	0.1135	0.0560	0.1634	0.0001
dmiip2024_4	0.0408	0.1166	0.0561	0.1478	0.0001
AQAMS	0.0177	0.1318	0.0292	0.0000	0.0000
deepseek32b-me	0.0488	0.0939	0.0548	0.0682	0.0001
deepseek32b-full	0.0428	0.0520	0.0368	0.0343	0.0000
DB_vector_&_LLM	0.0154	0.0439	0.0219	0.0310	0.0000
UR-IW-1	0.0254	0.0639	0.0323	0.0434	0.0000
UR-IW-2	0.0250	0.0700	0.0344	0.0411	0.0001
UR-IW-3	0.0247	0.0492	0.0297	0.0459	0.0000
UR-IW-4	0.0229	0.0564	0.0314	0.0446	0.0001
UR-IW-5	0.0308	0.0633	0.0399	0.0511	0.0001
The Relevants	-	-	-	-	-
Data Wizards NN	-	-	-	-	-
API and weirdnesss	0.0150	0.0374	0.0207	0.0226	0.0000
DS@GT BioASQ 1b-1	0.0217	0.0422	0.0274	0.0239	0.0000
Neural Re-Ranking	0.0022	0.0033	0.0026	0.0039	0.0000
Approach 1	0.0015	0.0016	0.0015	0.0006	0.0000
DS@GT BioASQ 1b-2	0.0217	0.0422	0.0274	0.0239	0.0000
GoldenRetrievers-2	-	-	-	-	-
dl approach	0.0010	0.0065	0.0017	0.0002	0.0000
GPT4O	0.0160	0.0437	0.0218	0.0271	0.0000
DS@GTBioASQT13b5	0.0217	0.0422	0.0274	0.0239	0.0000
sp_lasigebiotm	0.0119	0.0251	0.0155	0.0265	0.0000
mistral	0.0457	0.0441	0.0339	0.0262	0.0000
lasigeBioTM	0.0119	0.0251	0.0155	0.0265	0.0000
llama	0.0348	0.0419	0.0308	0.0273	0.0000
lasigeBioTM-onto-bl	0.0119	0.0251	0.0155	0.0265	0.0000
lasigeBioTM-onto-sm	0.0119	0.0251	0.0155	0.0265	0.0000
1.PhaseA_System	0.0068	0.0138	0.0080	0.0125	0.0000
deepseek-r1:32b	0.0159	0.0273	0.0198	0.0197	0.0000
deepseek-r1:14b	0.0159	0.0273	0.0198	0.0197	0.0000
deepseek-r1:8b	0.0106	0.0203	0.0136	0.0077	0.0000
DS@GTBioASQT13b4	0.0217	0.0422	0.0274	0.0239	0.0000
DS@GTBioASQT13b3	0.0217	0.0422	0.0274	0.0239	0.0000
dense	0.0407	0.0494	0.0366	0.0325	0.0000
Fleming-2	0.0222	0.0562	0.0288	0.0382	0.0001

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	-	-	-	-	-