Notice bibliographique
Résumé
his is the beginning of the third publication year of JDR Clinical & Translational Research and, on this anniversary, it is valuable to step back and revisit the concepts on which we based the journal.In 2015, the International Association for Dental Research and American Association for Dental Research boards made the decision to develop a journal for clinical research in oral health that also emphasizes the importance of research translation.Thus, they titled this journal JDR Clinical & Translational Research.Over the past 2 years, we have been publishing original clinical research reports and have grouped these by their methodologies.At this point, we will further classify our published reports by indicating where they sit on the Biomedical Research Translation Continuum.This should aid authors and readers in understanding how the findings from each study can be moved forward to most efficiently result in the improvement of health and well-being for the population.Clinical and translational research (CTR) involves that part of the Biomedical Research Translation JCTXXX10.1177/2380084417743430JDRClinical & Translational ResearchLooking Backward and Forward research-article2017
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,028 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».