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Enregistrement W2669932351 · doi:10.1007/s11926-017-0666-4

Framework for Advancing the Reporting of Patient Engagement in Rheumatology Research Projects

2017· review· en· W2669932351 sur OpenAlexafffund
Clayon B. Hamilton, Jenny Leese, Alison M. Hoens, Linda Li

Notice bibliographique

RevueCurrent Rheumatology Reports · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean League Against RheumatismMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineRheumatologyInternal medicineOutcomes researchMedical educationScope (computer science)Rheumatoid arthritisQuality (philosophy)Alternative medicineFamily medicineComputer sciencePathology

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)0,437
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,539
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4370,539
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0290,022
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0250,015
Science ouverte0,0120,026
Intégrité de la recherche0,0100,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,747
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,108 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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