Enregistrement W2618648632 · doi:10.1016/j.expneurol.2017.05.012

Developing a data sharing community for spinal cord injury research

2017· review· en· W2618648632 sur OpenAlexafffund

Alison Callahan, Kim D. Anderson, Michael S. Beattie, John L. Bixby, Adam R. Ferguson, Karim Fouad, Lyn B. Jakeman, Jessica L. Nielson, Phillip G. Popovich, Jan M. Schwab, Vance Lemmon

Notice bibliographique

RevueExperimental Neurology · 2017

Typereview

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery

Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta

Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthInternational Spinal Research TrustUniversity of AlbertaRick Hansen InstituteWings for LifeCraig H. Neilsen Foundation

Mots-clésData sharingInteroperabilitySpinal cord injuryMedicineOpen dataPublic relationsMedical educationPolitical scienceComputer scienceAlternative medicineWorld Wide WebSpinal cordPathology

DOI10.1016/j.expneurol.2017.05.012

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,060

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse

Score de désaccord entre enseignants0,995

Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,060	0,109
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,004	0,004
Bibliométrie	0,010	0,011
Études des sciences et des technologies	0,002	0,003
Communication savante	0,007	0,013
Science ouverte	0,005	0,013
Intégrité de la recherche	0,004	0,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,009	0,002

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 Opus0,704

Tête enseignante GPT0,620

Écart entre enseignants0,084 · 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