Notice bibliographique
Résumé
As the therapeutic revolution in neurology advances, the number of pharmacologic and regenerative therapies grows ever larger. With this abundance, however, comes the challenge of properly identifying which therapies warrant the substantial investments required for full-scale human trials; sensitive assessment of treatment effects is therefore paramount. Disease progression, as the sum of injury due to the disease minus the countervailing effects of the patient's own compensatory systems, is a relevant but hard to measure outcome. While many biomarkers track primary disease activity, most proposed regenerative therapies (e.g., stem cells, growth factors, genetic re-engineering) act primarily through compensation and repair. Unfortunately, comparatively few assays provide a sound measure of compensation or repair, and even fewer assays provide simultaneous information about both disease activity and compensation. A motor unit number estimate (MUNE) can be calculated by taking a value representing all the motor units subserved by a nerve and dividing by a similar value representing the typical single motor unit in that nerve (usually, such values are size parameters). Just as the familiar maximal compound motor action potential (CMAP), obtained during the routine motor nerve conduction study, provides an electrophysiologic measure of all the …
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».