Notice bibliographique
Résumé
Annick Desjardins, MD, FRCPC, speaks to Roshaine Gunawardana, Managing Commissioning Editor: Annick Desjardins is Associate Professor within the Department of Neurology and is the Director of Clinical Research at The Preston Robert Tisch Brain Tumor Center at Duke. In 2003, Dr Desjardins completed her residency in Adult Neurology at the Universite de Sherbrooke, Quebec, Canada. Following a 2-year fellowship in neuro-oncology at The Preston Robert Tisch Brain Tumor Center at Duke, she joined the Center as faculty, in July 2005. She is a Fellow of the Royal College of Physicians of Canada. She has been the Principal Investigator on over 30 therapeutic trials in neuro-oncology, including investigator initiated and international multicenter studies, and has held several Investigational New Drug applications. She has over 80 peer-review publications and six book chapters. She has written invited expert reviews for Hospital Pharmacy Europe, Nature Reviews Neurology, Clinical Care Options and MEDscape CME. She is reviewer for Neuro-Oncology, Cancer, Journal of Neuro-Oncology, Clinical Cancer Research, Expert Review of Anticancer Therapy, Cancer Research, Molecular Cancer Therapeutics and Future Oncology.
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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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,054 |
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 ».