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Enregistrement W2560785736 · doi:10.1136/jnnp-2016-314597.253

K30 Lega Italiana Ricerca Huntington’s e malattie correlate (LIRH) foundation onlus: promoting research, with care

2016· article· en· W2560785736 sur OpenAlexaboutno aff
Barbara D’Alessio, Sabrina Maffi, Arianna Benvenuti, Simone Migliore, Massimo Marano, Ferdinando Squitieri

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PrideMedicinePsychologyMedical educationPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background LIRH Foundation is a not for profit organisation whose mission is to conduct and support research on Huntington’s disease (HD), providing patients with free of charge assistance, promoting awareness raising initiatives, training professionals and spreading research results. LIRH Foundation has outpatient services for HD in Northern, Middle and Southern Italy. Specific aim To encourage patients not to stay hidden but to seek for proper assistance by, at the same time, contributing to research progress. Methods A systematic, clear, easily accessible and scientifically validated communication and information activity conducted by press release, website, webmarketing campaigns, conferences, video, interviews, social networks, brochure, newsletter, networking. Results Incoming calls to our Toll-Free Number 800.388.330: 3.783 incoming calls in 2015 (20% increase vs 2014). 1.400 incoming calls in the first quarter of 2016. Website: 11.577 users (average) in the first quarter of 2016 vs 3.456 in the same period of 2015; 27.295 page views (average) in the first quarter of 2016 vs 13.135 same period 2015. Assisted HD subjects: Jul 2015-Jun 2016: 590 visits, including 72 first visits vs Jul 2014 – Jun 2016: 250 visits, including 25 first visits Conclusions Quality and consistency of disclosed information are recognised by patients, who feel encouraged to approach our organisation and to participate in experimental trials (i.e Enroll-HD, Legato-HD and Open PRIDE-HD).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3060,151

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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