Notice bibliographique
Résumé
Commentary on the paper by Reid et al (see page 509) Lung cancer is almost as dramatic a disease as is mesothelioma in its clinical course and prognosis. It has been a “rule of thumb” that there may be two asbestos related lung cancers for every mesothelioma, with a ratio of up to 10:1 in some heavily exposed occupational cohorts. Even in the United Kingdom, where mesothelioma deaths have risen so high they may have surpassed asbestos related lung cancer deaths,1 the latter remains estimated at 2–3% of all lung cancer. Due to disease time course, the potential effects of smoking cessation, and possibly improved screening of at-risk populations, lung cancer seems more amenable to early detection or prevention. Yet lung cancer receives far less attention, both scientifically and in the popular press. The problem is partly one of ease of attribution. For compensation boards and others charged with this task, this has proved more difficult for lung cancer. For mesothelioma, most—80% generally, and perhaps over 90% in the UK—are currently due to one factor. The potent associated influences of asbestos fibre type and of time from first exposure make deconstruction of the cause of individual cases of mesothelioma a straightforward matter given adequate information.2 Lung cancer has always presented less simple dilemmas. Approximately the same proportion of …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».