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Enregistrement W2272924030 · doi:10.1016/j.prro.2016.01.013

The Canadian National System for Incident Reporting in Radiation Treatment (NSIR-RT) Taxonomy

2016· article· en· W2272924030 sur OpenAlexafffundabout
Michael Milosevic, Crystal Angers, Brian Liszewski, C. Suzanne Drodge, Eve‐Lyne Marchand, J. Bissonnette, Erika Brown, Peter Dunscombe, Jordan Hunt, Haiyan Jiang, Krista Louie, Gunita Mitera, Kathryn Moran, Tony Panzarella, Matthew Parliament, Spencer Ross, Michael Brundage

Notice bibliographique

RevuePractical Radiation Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Institute for Health InformationPrincess Margaret Cancer CentreCanadian Partnership Against CancerUniversity of CalgaryNova Scotia Cancer CentreCBC (Canada)Hôpital Maisonneuve-RosemontDr. H. Bliss Murphy Cancer CentreUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of TorontoQueen's UniversitySunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaPartenariat Canadien Contre Le CancerAssociation Canadienne des Technologues en Radiation MédicaleOrganisation Canadienne des Physiciens MédicauxCanadian Association of Radiation Oncology
Mots-clésDelphi methodMedicineTaxonomy (biology)DelphiRadiation oncologySuiteKnowledge managementData scienceProcess managementComputer scienceBusinessRadiation therapyGeographyEcology

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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