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Enregistrement W2129186734 · doi:10.1177/0192623310395331

Industry–Contract Research Organization Pathology Interactions

2011· article· en· W2129186734 sur OpenAlexaff
Sylvie Gosselin, Bernard Palate, George A. Parker, Jeffery A. Engelhardt, Jerry F. Hardisty, Kevin S. McDorman, Pierre A. Tellier, Lee Silverman

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotoxicology and immune responses
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepathologyCertificationTest (biology)PathologyAnatomical pathologyMedicineSurgical pathologyProtocol (science)Quality (philosophy)Medical physicsPsychologyMedical educationAlternative medicineManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides observations on the features of sponsor-contract research organization communication that will achieve the best quality pathology report based on our collective experience. Information on the test article and any anticipated findings should be provided, and initial slide examination should be done with knowledge of treatment group (but may be followed by blinded review of target tissues to determine no-effect levels). Only a pathologist should write or revise the pathology report or the pathology section of the overall study report. To address concerns related to undue sponsor influence, comments by sponsors should be presented as suggestions rather than directives. Adversity should be defined for each finding by the study pathologist, but the no-observed adverse effect level should not be discussed in the pathology report. Board-certified pathologists are recommended, but are not essential. Sponsors that have a particular format or report preferences should make them known well in advance. Histologic processing "to glass" of protocol-specified tissues from all dosage groups is recommended for rapid evaluation of target tissues. Telepathology is beneficial in certain situations, but it is usually more efficient for the study pathologist and reviewing pathologist to be in the same physical location to review differences of opinion and reach a consensus.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,025

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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