A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training
Notice bibliographique
Résumé
ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Jones N, Kiely J, Suraci B, et al. A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training. Biology of Sport. 2017;34(1):35-37. doi:10.5114/biolsport.2017.63386. APA Jones, N., Kiely, J., Suraci, B., Collins, D., de Lorenzo, D., & Pickering, C. et al. (2017). A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training. Biology of Sport, 34(1), 35-37. https://doi.org/10.5114/biolsport.2017.63386 Chicago Jones, N, J Kiely, B Suraci, DJ Collins, D de Lorenzo, C Pickering, and KA Grimaldi. 2017. "A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training". Biology of Sport 34 (1): 35-37. doi:10.5114/biolsport.2017.63386. Harvard Jones, N., Kiely, J., Suraci, B., Collins, D., de Lorenzo, D., Pickering, C., and Grimaldi, K. (2017). A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training. Biology of Sport, 34(1), pp.35-37. https://doi.org/10.5114/biolsport.2017.63386 MLA Jones, N et al. "A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training." Biology of Sport, vol. 34, no. 1, 2017, pp. 35-37. doi:10.5114/biolsport.2017.63386. Vancouver Jones N, Kiely J, Suraci B, Collins D, de Lorenzo D, Pickering C et al. A response to letter to the editor: A genetic-based algorithm for personalized resistance training. Biology of Sport. 2017;34(1):35-37. doi:10.5114/biolsport.2017.63386.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».