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Enregistrement W2408184693 · doi:10.1111/vop.12067

Preface

2013· article· en· W2408184693 sur OpenAlexaff
Bruce H Grahn, Richard Dubielzig

Notice bibliographique

RevueVeterinary Ophthalmology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyMedicineOphthalmologyExcellenceVeterinary pathologySuspectPathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this Special Issue of Veterinary Ophthalmology, there are a number of papers that represent the wide and varied subspecialty of Veterinary Ocular Pathology. The subspecialty of ocular pathology is shared between pathologists and ophthalmologists with each group bringing a much needed set of skills and experience to the table. It was in this spirit, drawing on Dr. Dubielzig's credentials as a pathologist and Dr. Grahn's as an ophthalmologist, both with strong interests in Ocular Pathology, that we served as Guest Editors. Dr. Dubielzig and I have collaborated in the classroom and lecture halls on several occasions, and these exchanges have always been fun, and this was no exception. Many of our colleagues and friends have influenced the development of Ocular Pathology, and some have authored papers in this Special Edition. Few would argue that an enhanced understanding of ocular pathology is essential to achieving excellence in the ophthalmic examination and surgery rooms. Therefore, we hope to see a continued emergence of Ocular Pathology as a subspecialty in the field of Veterinary Ophthalmology and Pathology. As evidence of the growth of this subspecialty, the first annual meeting of the Comparative Ocular Pathology Society (COPS) will occur in Madison, WI September 26–28, 2013. This special issue of Veterinary Ophthalmology offers the reader case reports, retrospective case series, histologic research studies, and review articles. The case reports include several first or second time reports in a diverse number of species which include intraocular myelolipoma in a dog, suspect primary histiocytic ocular sarcoma in a cat, post-traumatic intraocular sarcoma in a rabbit, metastatic schwannoma of a blue-eyed dog, squamous cell carcinoma transformation from a eyelid papilloma, conjunctiva squamous cell carcinoma in a Reindeer, anterior segment dysplasia in two snow leopards, intraocular invasion of squamous cell carcinomas in cats, immunodetection techniques for coronavirus detection in cats with ocular FIP via skin lesion biopsy, orbital myofibroblastic sarcoma diagnostic evaluations and therapy in a cat, ocular liposarcoma in a Guinea pig, B-cell optic nerve lymphoma in a young dog, tapetal dysplasia in a Vallhund dog, and a primary conjunctival lymphoma in a dog. Retrospective cases series include histopathologic evaluation of anterior segments of globes that have developed glaucoma secondary to lens luxation, primitive neuroectoderm intraocular tumors, and histologic findings of globes and evisceration contents of dogs that developed glaucoma after cataract surgery. Research papers include an investigation of the presence of Mast cells within the choroid of animals, and the anatomic features of Cetacean globes. The review articles include Animal ocular models for translational research, and Ocular neoplasms of dogs. We trust this Special Edition on ocular pathology will meet your expectations, and the articles will be thought provoking, and useful to both ophthalmologists and pathologists. Both of us have enjoyed putting this Special Edition together, and we personally thank the many authors who responded to our encouragement and deadlines. For those whose articles missed the submission deadline, do not lament, once accepted they will appear in subsequent issues of Veterinary Ophthalmology insuring a continuum of ocular pathology manuscripts for our readers. Those of us participating in ocular pathology are very appreciative of the welcome reception that our submissions continue to receive from this journal.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0100,005

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,391
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2013
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