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Notice bibliographique
Résumé
We welcome the following distinguished neurologists to the Neurology Editorial Board effective January 1, 2006: Gregory Cascino, MD, Rochester, MN; Murray Grossman, MD, Philadelphia, PA; Michael Hill, MD, Calgary, Alberta, Canada; Steven R. Levine, MD, New York, NY; Hanns Lochmuller, MD, Munich, Germany; Ruth Nass, MD, New York, NY; and Samuel Wiebe, MD, Calgary, Alberta, Canada. We thank our retiring Editorial Board members who have devoted enormous time and energy to Neurology and have helped to make the Journal the premier source of information in clinical neuroscience. Retiring Editorial Board members include Harry Chugani, MD; Thomas Feasby, MD; J. Timothy Greenamyre, MD, PhD; S. Claiborne Johnston, MD, PhD; Marc Patterson, MD; and William Powers, MD. The number of manuscripts we receive continues to increase every year. Neurology received 2,520 papers from January to August 2005. In 2004, we received 2,373 in that same time period. We are on a pace of receiving over 4,100 manuscripts this year. International submissions continue to constitute 65–70% of submissions. Web access of www.neurology.org has also increased; compared to September 2004, access to abstracts has risen 42%, access to full-text …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,297 | 0,307 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».