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Enregistrement W2113269897 · doi:10.1373/clinchem.2012.195446

Eleftherios P. Diamandis

2013· article· en· W2113269897 sur OpenAlexaboutno aff
Misia Landau

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDermatoglyphics and Human Traits
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the south coast of Cyprus, between the port cities of Limassol and Paphos, lies a rock marking the spot where the Greek goddess Aphrodite is said to have emerged from the ocean's foam. The Roman poet Ovid recounts the event—along with many other mythological transformations said to have occurred on the island—in his epic poem Metamorphoses. Eleftherios Phedias Diamandis, whose Cypriot ancestry stretches back a thousand years, grew up playing soccer in the fields outside of Limassol, not too far from where the rock lies. Using stones for goal posts, he and his friends played long into the evening, until they could no longer see the ball. In the summer, he worked in the fields, shaking the long sweet leathery pods from the carob trees that dot the island. It was hard but rewarding work. At the end of the day, he would come back to the modest stone house he shared with his parents and older sister Elli. One day when he was about 12 or 13, he was sitting in his room listening to a local British station on a small transistor radio when he heard the sounds of the top 20 hits come through his earphone. “I put it in my ears and the music just gave me this internal energy and amazing pleasure,” he said. The musicians—the Beatles, the Rolling Stones, the Who—became his heroes. “I was mad about them,” said Diamandis, who is professor and head of the division of clinical biochemistry in the department of laboratory medicine and pathology at the University of Toronto, Faculty of Medicine.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,015

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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 présentoui

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