MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2066682420 · doi:10.1179/1467010013z.00000000093

Standards of practice in the field of hearing implants

2013· article· en· W2066682420 sur OpenAlexaff
Paul Van de Heyning, Oliver F. Adunka, Santiago L. Arauz, Marcus D. Atlas, Stefan Brill, Iain Bruce, Craig A. Buchman, Marco Caversaccio, Margaret T. Dillon, Robert H. Eikelboom, Gunnar Eskilsson, Javiér Gavilán, B. Godey, K. Green, R Hagen, Demin Han, Shōichi Iwasaki, Mohan Kameswaran, Eva Karltorp, Andrea Kleine Punte, Martin Kompis, Jafri Kuthubutheen, V. E. Kuzovkov, Luis Lassaletta, Yan Li, Artur Lorens, M. Manikoth, Jane Martin, Robert Mlynski, J. Mueller, Martin O’Driscoll, Lorne Parnes, Harold C. Pillsbury, Sandra Prentiss, Sasidharan Pulibalathingal, C. H. Raine, Gunesh P. Rajan, Ranjith Rajeswaran, Herbert Riechelmann, Adriana Rivas, Juan Gómez Rivas, Pascal Senn, Piotr H. Skarżyński, Georg Sprinzl, Hinrich Staecker, K. Stephan, S. B. Sugarova, S-I Usami, Astrid Wolf‐Magele, Yu. К. Yanov, Máximo Zernotti, Kim Zimmerman, Patrick Zorowka, Henryk Skarżyńśki

Notice bibliographique

RevueCochlear Implants International · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensVictoria HospitalLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyField (mathematics)MedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005 the World Health Organization estimated that approximately 278 million people suffered from ‘moderate to profound hearing impairment,’ 80% of whom lived in low- and middle-income countries ...

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,390 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCochlear Implants InternationalMême sujetHearing Impairment and CommunicationTravaux en français237 207