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Enregistrement W2626955990 · doi:10.3968/9156

Pathology-Related Term-Frequency in Chinese Medical Classics

2017· article· en· W2626955990 sur OpenAlexvenueno aff
Ni Lin, Xu Ren, Yuan Lin, Hong Shen

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyGeneral pathologyClinical pathologyChinaTRACE (psycholinguistics)VernacularThe InternetTraditional Chinese medicineTerm (time)Word lists by frequencyMedicinePathologyComputer scienceLinguisticsHistoryAlternative medicineNatural language processingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Pathology-related term-frequency was studied in Chinese medical classics to trace the base of the development and growth of Pathology in China. Methods : Internet and Microsoft vocabulary extraction function and MyZiCiFreq word frequency statistics tool were uses as the research methods. The data is to be used for the further study of the history of pathology in China as a whole. Results : With reference to several vernacular Chinese versions, 11 pathology-related entries and 23 word frequencies were selected. Conclusion : the research on the mechanism of disease’s occurrence, development and changes in Chinese traditional medicine failed to be integrated into pathology like modern western medicine. The lack of accurate expression and clear analysis for medical terms has seriously influenced the structure and systematization of Chinese traditional medicine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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