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Enregistrement W2548885112 · doi:10.1136/annrheumdis-2016-210092

Development of the autoinflammatory disease damage index (ADDI)

2016· article· en· W2548885112 sur OpenAlexaff
Nienke M. ter Haar, Kim V. Annink, Sulaiman M. Al‐Mayouf, Gayane Amaryan, Jordi Antón, Karyl S. Barron, Susanne M. Benseler, Paul Brogan, Luca Cantarini, Marco Cattalini, Alexis‐Virgil Cochino, Fabrizio De Benedetti, Fatma Dedeoğlu, Adriana A. de Jesus, Ornella Della Casa Alberighi, Erkan Demirkaya, Pavla Doležalová, Karen Durrant, Giovanna Fabio, Romina Gallizzi, Raphaela Goldbach‐Mansky, É. Hachulla, Véronique Hentgen, Troels Herlin, Michaël Hofer, Hal M. Hoffman, Antonella Insalaco, Annette Jansson, Tilmann Kallinich, Isabelle Koné‐Paut, А. Л. Козлова, Jasmin Kuemmerle‐Deschner, Helen J. Lachmann, Ronald M. Laxer, Alberto Martini, Susan Nielsen, И. П. Никишина, Amanda K. Ombrello, Seza Özen, Efimia Papadopoulou‐Alataki, Pierre Quartier, Donato Rigante, Ricardo Russo, Anna Simon, Maria Trachana, Yosef Uziel, Angelo Ravelli, Marco Gattorno, Joost Frenkel

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesSwedish Orphan BiovitrumRosetrees TrustExecutive Agency for Health and ConsumersNovartis PharmaRegeneron Pharmaceuticals
Mots-clésMedicineIndex (typography)DiseaseInternal medicineWorld Wide Web

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,255

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations76
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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