Enregistrement W2099058096 · doi:10.1016/j.jim.2009.09.014

Neurofilament ELISA validation

2009· article· en· W2099058096 sur OpenAlexaff

Axel Petzold, Ayşe Altıntaş, Laura Andreoni, Aleš Bartoš, Achim Berthele, Marinus A. Blankenstein, Luc Buée, Massimiliano Castellazzi, Sabine Cepok, Manuel Comabella, Cris S. Constantinescu, Florian Deisenhammer, Günnur Deniz, Gaye Erten, Mercedes Espiño, Enrico Fainardi, Diego Franciotta, Mark S. Freedman, Vilmantas Giedraitis, Nils Erik Gilhus, Gavin Giovannoni, Andrzej Głąbiński, Paweł Grieb, Hans-Peter Hartung, Bernhard Hemmer, Sanna-Kaisa Herukka, Rogier Hintzen, Martin Ingelsson, Samuel J. Jackson, Steve Jacobsen, Naghmeh Jafari, Marcin Jałosiński, Sven Jarius, Elisabeth Kapaki, Bernd C. Kieseier, Marleen J.A. Koel‐Simmelink, Johannes Kornhuber, Jens Kühle, Jacek Kurzepa, Patrice H. Lalive, Lars Lannfelt, Vera Lehmensiek, Piotr Lewczuk, Paolo Livrea, Fabiana Marnetto, Davide Martino, Til Menge, Niklas Norgren, Eva Papuć, George P. Paraskevas, Tuula Pirttilä, Cecília Rajda, Konrad Rejdak, Jan Říčný, Daniela Řı́pová, Lars Rosengren, Maddalena Ruggieri, Susanna Schraen‐Maschke, Gerry Shaw, Christian Sindic, Aksel Sıva, Torgny Stigbrand, Iva Stonebridge, Barış Topçular, María Trojano, Hayrettin Tumani, Harry Twaalfhoven, László Vécsei, Vincent Van Pesch, Hugo Vanderstichele, Christian A. Vedeler, Marcel M. Verbeek, Luisa María Villar, Robert Weissert, Brigitte Wildemann, Cui Yang, Karen Yao, Charlotte E. Teunissen

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunological Methods · 2009

Typearticle

Langueen

DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology

ThématiqueSkin and Cellular Biology Research

Établissements canadiensOttawa Hospital

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésCoefficient of variationNeurofilamentCorrelation coefficientPearson product-moment correlation coefficientStatisticsChromatographyMedicineChemistryPathologyMathematics

DOI10.1016/j.jim.2009.09.014

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,004

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,006

Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,004	0,005
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,003	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,003	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,006	0,008

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 Opus0,039

Tête enseignante GPT0,404

Écart entre enseignants0,364 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)

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

Citations105

Publié2009

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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