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Transplantation: clinical studies - A
T. Yildirim, Resul Yılmaz, M. Altindal, E. Turkmen, M. Arici, B. Altun, Y. Erdem, O. Guliyev, M. Erkmen Uyar, E. Tutal, Z. Bal, S. Sezer, U. Bal, B. Say n, B. Erdemir, A. O'Rourke-Potowki, Nathan Gauge, Hugo A. Penny, A. Cronin, S. Frame, David J. Goldsmith, J. A. Yagan, A. Chandraker, Radmila M. Velickovic Radovanovic, Aleksandra Catić Djordjević, B. Mitic, N. Stefanovic, T. Cvetkovic, N. Serpieri, F. Grosjean, Giuseppe Sileno, Martina Torreggiani, Vincenzo Esposito, Filippo Mangione, M. Abelli, F. Castoldi, Davide Catucci, C. Esposito, A. Dal Canton, A. V. Vatazin, Aleksei Zulkarnaev, C. Borst, Yunqi Liu, J. Thoning, Martin Tepel, C. Libetta, E. Margiotta, I. Borettaz, M. Canevari, Claudia Martinelli, Elisa Lainu, Federica Meloni, V. Sepe, Rui M. Costa, E. Vasquez Martul, Juan Mosquera Reboredo, César Rivera, Francesca Simonato, G. Tognarelli, G. Daidola, E. Gallo, Manuel Burdese, V. Cantaluppi, L. Biancone, G. P. Segoloni, M. Priora, M. Messina, M. Tamagnone, Antonio Linsalata, A. Lavacca, G. Segoloni, Willij C. Zuidema, Ruud A.M. Erdman, J. van de Wetering, F. Dor, Joke I. Roodnat, E. Massey, L. Timmerman, J. IJzermans, W. Weimar, C. Sibley-Allen, Rachel Hilton, M. Moghul, Lisa Burnapp, Glenn Blake, T. Y. Koo, J.-S. Park, Hoon Cheol Park, G.-H. Kim, C. H. Lee, I. H. Oh, C. M. Kang, J. K. Hwang, Sunghyeon Park, B. S. Choi, H. J. Chun, Ji‐il Kim, C. W. Yang, In Seok Moon, Steven Van Laecke, W. Van Biesen, Evi Nagler, Youri Taes, Patrick Peeters, R. Vanholder, R. Pruthi, R. Ravanan, A. Casula, Mark Harber, P. Roderick, Damian Fogarty, A. Cho, Jungho Shin, H. R. Jang, J. E. Lee, W. Huh, D. J. Kim, Ha Young Oh, Y.-G. Kim, Asunción Sancho, J. Kanter Berga, Sandra Beltrán Catalán, Ana Isabel Avila Bernabeu, L.M. Pallardó Mateu, E. Gonzalez, N. Polanco, M. Molina, E. Gutierrez, L. Garcia Puente, A. Sevillano, E. Morales, M. Praga, A. Andres, M. Banasik, M. Boratynska, Katarzyna Kościelska−Kasprzak, D. Bartoszek, M. Myszka, S. Zmonarski, Beata Nowakowska, E. Wawrzyniak, P. Chudoba, M. Klinger, Jorge Rojas-Rivera, J. M. Morales, J. Egido, Manuel Praga, Chantal Kopecky, Michael Haidinger, Christopher C. Kaltenecker, Marlies Antlanger, Gunther Marsche, Michael Hölzer, J Kovarík, Johannes Werzowa, Manfred Hecking, M. D. Saemann, J. M. Kim, E. S. Koh, B. H. Chung, Ji Il Kim, Y. S. Kim, Magdalena Krajewska, Oktawia Mazanowska, Dorota Kamińska, Marcelina Żabińska, Bartosz Małkiewicz, Dariusz Patrzałek, Joanna Sułowicz, Sława Szostek, A. Wojas-Pelc, E. Ignacak, Władysław Sułowicz, Vincenzo Bellizzi, Patrizia Calella, Adamasco Cupisti, Alessandro Capitanini, Claudia D’Alessandro, Domenico Giannese, Andrea Camocardi, Giuseppe Conte, M Barsotti, Giancarlo Bilancio, R. Luciani, L. Locsey, I. Seres, D Kovács, Lori Asztalos, G. Paragh, M. Wohlfahrtova, P. Balaz, Slavomír Rokošný, P. Wohlfahrt, Anastázie Bartoňová, O. Viklicky, Jesper Kers, Ronald B. Geskus, Loes Meijer, F. Bemelman, Ineke J. M. ten Berge, S. Florquin, J.-C. Hwang, M.-Y. Jiang, Y.-H. 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Mallat, Johan W. de Fijter, Yu Ah Hong, C. W. Park, Y.-S. Kim, G. Suleymanlar, Z. Uzundurukan, A. Kapuagas, İrfan Şencan, Recep Akdağ, A. Torio, Vicente Más, M. J. Perez-Saez, M. Mir, A. Faura, O. Montes-Ares, M. D. Checa, D. Sawinski, J. Trofe-Clark, Tracy Sparkes, Priyanka Patel, S. Goral, Roy D. Bloom, H. J. Kim, S. J. Park, T. H. Kim, Y. W. Kim, Y. H. Kim, S. W. Kang, M. Abdel Halim, O. Gheith, Torki Al-Otaibi, A. Mosaad, W. Awadeen, T. Said, Prasad Nair, M.R.N. Nampoory
Notice bibliographique
RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransplantationIntensive care medicineSurgery
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon