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Enregistrement W2612599901 · doi:10.1503/cmaj.732964

Response to “Selection bias”

2017· letter· en· W2612599901 sur OpenAlexaffvenue
Andrea K. Boggild, Michael Libman, Cédric P. Yansouni, David O. Freedman, Susan Kuhn, Pierre Plourde, Yazdan Mirzanejad, Jan Hájek, Sumontra Chakrabarti, J Geduld, Anne McCarthy, Jean Vincelette, Wayne Ghesquière, Kevin C. Kain

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensHôpital Saint-LucUniversity Health NetworkOttawa HospitalTrillium Health CentreFraser HealthUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityPublic Health Agency of CanadaAlberta Children's HospitalWinnipeg Regional Health AuthorityToronto General HospitalIsland HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Computer sciencePopulationSelection biasData scienceMedicineArtificial intelligencePathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Dr. Jansz[1][1] for his interest in our surveillance report.[2][2] We recognize that understanding the intricacies of the CanTravNet data would be difficult without first-hand experience of our network and its patient population. CanTravNet is a consortium of post-travel (not pretravel)

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,260
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,260
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0270,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,021

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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
DomaineMéthodes
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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