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Enregistrement W2563253766 · doi:10.1179/1079026812z.00000000093

CONFERENCE WORKSHOPS

2012· article· en· W2563253766 sur OpenAlexaffabout
Naaz Kapadia, Vera Zivanovic, Popovic Milos, Verrier Molly, Lorna Lo, Gagnon Dany, Ditor David, Rachel Brosseau, Totosy de Zepetnek Julia, Gainforth Heather, Latimer-Cheung Amy, Peter Athanasopoulos, M Kathleen, Flett Heather, Brown Jacquie, Anna Kras‐Dupuis, Laramée Marie-Thérèse, Valerie LeMay, Carol Y. Scovil, Hsieh Jane, Guy Kristina, Noonan Vanessa, Walden Kristen, Colleen McMillan, Milligan Jamie, Bauman Craig, McDonald Sarah, Hagen Chris, Karen Campbell, Houghton Pamela, Chris Fraser, David Keast, Titus Laura, Smith Joanne, James Kylie, Krassioukov Andrei, Townson Andrea, Le Nobel Gavin, Whiteneck Gale, Gassaway Julie, O'Connell Colleen, Burns Anthony, Buren Rob, A. Koempel Jeffrey, Swaine Jillian, Erin Cherban, Amir Rasheed, Wolfe Dalton, Figley Sarah, Karadimas Spyros, Salewski Ryan, Kajana Satkunendrarajah, Wilcox Jared, Michael G. Fehlings, Rachid Aïssaoui, Cyril Duclos, Nadeau Sylvie, Preuss Richard

Notice bibliographique

RevueJournal of Spinal Cord Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman auditory perception and evaluation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du QuébecSunnybrook Health Science CentreDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaWilfrid Laurier UniversityCentre for Family MedicineUniversity of WaterlooPraxis Spinal Cord InstituteOntario Neurotrauma FoundationCanadian Physiotherapy AssociationMcMaster UniversityLawson Health Research InstituteBrock UniversityWestern UniversityUniversity of VictoriaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of New BrunswickInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversité de MontréalQueen's UniversitySt Joseph's Health CareUniversity of TorontoInstitut de Readaptation Gingras Lindsay de Montreal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning Objectives 1. Define FES.2. Identify parameters of FES as appropriate for individual patient/patient populations.3. Understand the clinical application of FES.4. Identify indications and c...

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7040,539

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,251 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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