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Enregistrement W2753136487 · doi:10.1513/annalsats.201706-508st

An Official American Thoracic Society Workshop Report: Presentations and Discussion of the Sixth Jack Pepys Workshop on Asthma in the Workplace

2017· article· en· W2753136487 sur OpenAlexafffund
Susan M. Tarlo, Jean‐Luc Malo, F. de Blay, Nicole Le Moual, Paul K. Henneberger, Dick Heederik, Monika Raulf, Christopher Carlsten, André Cartier

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthWorkplace Safety and Insurance BoardAmerican Thoracic Society
Mots-clésTheme (computing)MedicineSection (typography)PopulationEnvironmental healthAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sixth Jack Pepys Workshop on Asthma in the Workplace focused on six key themes regarding the recognition and assessment of work-related asthma and airway diseases: (1) cleaning agents and disinfectants (including in swimming pools) as irritants and sensitizers: how to evaluate types of bronchial reactions and reduce risks; (2) population-based studies of occupational obstructive diseases: use of databanks, advantages and pitfalls, what strategies to deal with biases and confounding?; (3) damp environments, dilapidated buildings, recycling processes, and molds, an increasing problem: mechanisms, how to assess causality and diagnosis; (4) diagnosis of occupational asthma and rhinitis: how useful are recombinant allergens (component-resolved diagnosis), metabolomics, and other new tests?; (5) how does exposure to gas, dust, and fumes enhance sensitization and asthma?; and (6) how to determine probability of occupational causality in chronic obstructive pulmonary disease: epidemiological and clinical, confirmation, and compensation aspects. A summary of the presentations and discussion is provided in this proceedings document. Increased knowledge has been gained in each topic over the past few years, but there remain aspects of controversy and uncertainty requiring further research.

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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0120,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,016

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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