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Enregistrement W2330776110 · doi:10.5114/pwki.2011.21191

Magnetic resonanse in ischaemic heart disease

2011· article· en· W2330776110 sur OpenAlexaboutno aff
Katarzyna Gruszczyńska, Jan Baron

Notice bibliographique

RevueAdvances in Interventional Cardiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIschaemic heart diseaseMedicineInterventional cardiologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AMA Gruszczyńska K, Baron J. Magnetic resonanse in ischaemic heart disease. Advances in Interventional Cardiology/Postępy w Kardiologii Interwencyjnej. 2011;7(1):66-67. doi:10.5114/pwki.2011.21191. APA Gruszczyńska, K., & Baron, J. (2011). Magnetic resonanse in ischaemic heart disease. Advances in Interventional Cardiology/Postępy w Kardiologii Interwencyjnej, 7(1), 66-67. https://doi.org/10.5114/pwki.2011.21191 Chicago Gruszczyńska, Katarzyna, and Jan Baron. 2011. "Magnetic resonanse in ischaemic heart disease". Advances in Interventional Cardiology/Postępy w Kardiologii Interwencyjnej 7 (1): 66-67. doi:10.5114/pwki.2011.21191. Harvard Gruszczyńska, K., and Baron, J. (2011). Magnetic resonanse in ischaemic heart disease. Advances in Interventional Cardiology/Postępy w Kardiologii Interwencyjnej, 7(1), pp.66-67. https://doi.org/10.5114/pwki.2011.21191 MLA Gruszczyńska, Katarzyna et al. "Magnetic resonanse in ischaemic heart disease." Advances in Interventional Cardiology/Postępy w Kardiologii Interwencyjnej, vol. 7, no. 1, 2011, pp. 66-67. doi:10.5114/pwki.2011.21191. Vancouver Gruszczyńska K, Baron J. Magnetic resonanse in ischaemic heart disease. Advances in Interventional Cardiology/Postępy w Kardiologii Interwencyjnej. 2011;7(1):66-67. doi:10.5114/pwki.2011.21191.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,017

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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