Workshop on body composition in basic and clinical research and the emerging technologies
Notice bibliographique
Résumé
A special one-day workshop was held to review the status, the need for, and the future role of BNL in the Body Composition Analysis Program (BCAP). Two speakers succinctly outlined the status and future new developments using gamma nuclear resonance technology as it applies to BCAP. Seven speakers from three institutions outlined the continued need for BCAP and presented new clinical applications of BCAP in theirs respective fields of expertise. Extensive increase in the use of surrogate instrumentation, e.g., DXA and BIA, in BCAP was recognized as a significant contributing factor to the growth in BCAP. The growing role of MRI in BCAP was also emphasized. In light of these developments BCAP at BNL, with its specialized In Vivo Neutron Activation (IVNA) facilities, was recognized as a unique user oriented resource that may serve the community hospitals in the area. Three regional large institutions expressed their desire to use these facilities. In addition, IVNA provides direct measure of the human compartments in vivo, thus providing a gold standard for the surrogate methodologies that are in use or to be developed. It was strongly felt that there is a need for a calibration center with a national stature for the different methodologies for in vivo measurements, a role that befits very well a national laboratory. This offers an exquisite justification for DOE to support this orphan technology and to develop BCAP at BNL to, 1, provide a user oriented regional resource, 2, provide a national reference laboratory, and 3, develop new advanced technologies for BCAP.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 ».