Minimum information for dielectric measurements of biological tissues (MINDER): A framework for repeatable and reusable data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The dielectric properties of biological tissues characterise the interaction of human tissues with electromagnetic (EM) fields. Accurate knowledge of the dielectric properties of tissues are vital in EM-based therapeutic and diagnostic techniques, and for assessing the safety of wireless devices. Despite the importance of these properties, the field has suffered from inconsistencies in reported data. The dielectric measurement process for tissues is known to be affected by both measurement confounders and clinical confounders; however, adequate metadata is often lacking in the literature. For this reason, this work proposes a standard, called Minimum Information for Dielectric Measurements of Biological Tissues (MINDER). In the MINDER model, the minimum types of raw data and metadata needed to interpret or replicate a dielectric study are identified and described. Alongside the minimum information model, a controlled vocabulary for metadata parameters is proposed. We also provide an example of this model applied to a dielectric measurement scenario on a biological tissue sample. The MINDER model enables reproducibility of measurements, ease of interpreting and re-using data, and comparison of data across studies. Further, this standard framework will support dielectric databases, with data searchable through metadata parameters such as temperature, frequency range, tissue type, and tissue state.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle