MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2137758483 · doi:10.3945/jn.110.121830

Guidance from an NIH Workshop on Designing, Implementing, and Reporting Clinical Studies of Soy Interventions

2010· article· en· W2137758483 sur OpenAlexaff
Marguerite Klein, Richard L. Nahin, Mark Messina, Jeanne I. Rader, Lilian U. Thompson, Thomas M. Badger, Johanna Dwyer, Young Sam Kim, Carol H. Pontzer, Pamela Starke‐Reed, Connie M. Weaver

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Alternative MedicineNational Cancer InstituteCollege of Medicine, University of CincinnatiUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignCenters for Disease Control and PreventionArcher Daniels MidlandIowa State UniversityUniversity of Texas Health Science Center at HoustonVanderbilt University Medical CenterWake Forest UniversityUniversity of Arkansas for Medical SciencesUniversity of East AngliaCincinnati Children's Hospital Medical CenterNational Institute of Standards and TechnologyVanderbilt UniversityUniversity of CincinnatiUniversity of Southern CaliforniaU.S. Department of AgricultureNational Institutes of HealthOffice of Dietary Supplements
Mots-clésPsychological interventionComputer scienceMedicinePsychologyNursing

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)0,627
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,630
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6270,630
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,012
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0130,015
Intégrité de la recherche0,0520,053
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,272 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations65
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of NutritionMême sujetPhytoestrogen effects and researchTravaux en français237 207