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Enregistrement W2080640339 · doi:10.3109/00016489.2013.869059

Towards a consensus on a hearing preservation classification system

2013· article· en· W2080640339 sur OpenAlexaff
Henryk Skarżyńśki, Paul Van de Heyning, Sumit Agrawal, Santiago L. Arauz, Marcus D. Atlas, Wolf‐Dieter Baumgartner, Marco Caversaccio, Marc De Bodt, Javiér Gavilán, B. Godey, K. Green, Rudolf Hagen, DM. Han, Mohan Kameswaran, Eva Karltorp, Martin Kompis, V. E. Kuzovkov, Luis Lassaletta, F. Levevre, Yan Li, M. Manikoth, Jane Martin, Robert Mlynski, J. Mueller, Martin O’Driscoll, Lorne Parnes, Sandra Prentiss, Sasidharan Pulibalathingal, C. H. Raine, Gunesh P. Rajan, Ranjith Rajeswaran, Juan Gómez Rivas, Alejandro Rivas, Piotr H. Skarżyński, Georg Sprinzl, Hinrich Staecker, K. Stephan, Shin‐ichi Usami, Yu. К. Yanov, Máximo Zernotti, Kim Zimmermann, Artur Lorens, Griet Mertens

Notice bibliographique

RevueActa Oto-Laryngologica · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochlear implantResidualComputer scienceClassification schemeAudiologySpeech recognitionMedicineMachine learningAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONCLUSION: The comprehensive Hearing Preservation classification system presented in this paper is suitable for use for all cochlear implant users with measurable pre-operative residual hearing. If adopted as a universal reporting standard, as it was designed to be, it should prove highly beneficial by enabling future studies to quickly and easily compare the results of previous studies and meta-analyze their data. OBJECTIVES: To develop a comprehensive Hearing Preservation classification system suitable for use for all cochlear implant users with measurable pre-operative residual hearing. METHODS: The HEARRING group discussed and reviewed a number of different propositions of a HP classification systems and reviewed critical appraisals to develop a qualitative system in accordance with the prerequisites. RESULTS: The Hearing Preservation Classification System proposed herein fulfills the following necessary criteria: 1) classification is independent from users' initial hearing, 2) it is appropriate for all cochlear implant users with measurable pre-operative residual hearing, 3) it covers the whole range of pure tone average from 0 to 120 dB; 4) it is easy to use and easy to understand.

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)0,280
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,307
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2800,307
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0210,012
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0120,013
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,292
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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations222
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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