Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In biomedical research, biomarkers (diagnostic tests) are used in distinguishing healthy and diseased populations. The effectiveness and accuracy of a biomarker generally assessed through the use of a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve model, and its functional such as area under the curve (AUC). The parametric (smooth) ROC curves are obtained under the specific distributions assumptions. A resulting ROC curve model is the plot of sensitivity versus 1-specificity for all possible threshold values. Most popular and widely used ROC curve model is bi-normal ROC curve model under the assumptions of normality. When the biomarker results are continuous and positively skewed (non-normal). The gamma distribution is supposed to a flexible model for positively skewed measurements. In practice use of bi-gamma ROC curve model is hindered by the fact that ROC function cannot be written in closed-form. The solution of the problem is to use transformed invariance property of ROC curve model. Which assumes that the test results of both diseased and healthy are normally distributed after some monotone transformation [1]. In this paper we propose a simple approximation solution for the problem mentioned in above lines using a normal approximation due to Wilson and Hilfertys [2]. Which is useful to approximate gamma distribution results with classical normal distribution based results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle