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Enregistrement W1833920056 · doi:10.1017/cbo9780511526961.006

Making it work

2004· book-chapter· en· W1833920056 sur OpenAlexaff
David Mortimer, Sharon T. Mortimer

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensAchieve Life Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Work (physics)Computer scienceQuality (philosophy)Engineering managementManagement scienceEngineeringEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

So how do we go about using the principles, techniques and tools described in the preceding chapters to set up quality management and/or risk management systems in an IVF lab? As we have already said, in truth these goals cannot be limited to the IVF lab, they must involve the entire IVF Center, all its operations and all its personnel. However, for the purposes of this book, we can consider some specific areas that are pertinent to the lab that will illustrate how they are inherent to proper lab management. Methods design and selection The same principles apply whether we are designing a new (or revised) method ourselves, or selecting one of several variant methods that exist in the literature. When someone in Industry wants to have someone make or build something, or perform a task, or provide a service for them, they establish a comprehensive set of criteria specifying all aspects of what is to be done or provided. These specifications are often described as the “user requirement specification” or URS, and establish the detailed framework within which the work will be done. Creating such specifications is, in reality, a universal principle that can – and should – be applied whenever one individual or organization is supplied a product or service by another. Particular matters relating to the provision of services by another organization, e.g. estradiol assays by an external endocrine assay lab, are discussed in the following section on “Third-Party Services.”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,018
Communication savante0,0200,019
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,062

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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