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Enregistrement W2768996390 · doi:10.1002/mp.12702

RECORDS: improved Reporting of montE CarlO RaDiation transport Studies: Report of the <scp>AAPM</scp> Research Committee Task Group 268

2017· article· en· W2768996390 sur OpenAlexaff
Ioannis Sechopoulos, D. W. O. Rogers, Magdalena Bazalova‐Carter, Wesley E. Bolch, Emily Heath, Michael F. McNitt‐Gray, Josep Sempau, Jeffrey F. Williamson

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodGeneralizability theoryMedical physicsComputer scienceTask groupChecklistMedicinePsychologyMathematicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies involving Monte Carlo simulations are common in both diagnostic and therapy medical physics research, as well as other fields of basic and applied science. As with all experimental studies, the conditions and parameters used for Monte Carlo simulations impact their scope, validity, limitations, and generalizability. Unfortunately, many published peer-reviewed articles involving Monte Carlo simulations do not provide the level of detail needed for the reader to be able to properly assess the quality of the simulations. The American Association of Physicists in Medicine Task Group #268 developed guidelines to improve reporting of Monte Carlo studies in medical physics research. By following these guidelines, manuscripts submitted for peer-review will include a level of relevant detail that will increase the transparency, the ability to reproduce results, and the overall scientific value of these studies. The guidelines include a checklist of the items that should be included in the Methods, Results, and Discussion sections of manuscripts submitted for peer-review. These guidelines do not attempt to replace the journal reviewer, but rather to be a tool during the writing and review process. Given the varied nature of Monte Carlo studies, it is up to the authors and the reviewers to use this checklist appropriately, being conscious of how the different items apply to each particular scenario. It is envisioned that this list will be useful both for authors and for reviewers, to help ensure the adequate description of Monte Carlo studies in the medical physics literature.

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)0,449
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,718
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4490,718
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0240,023
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0260,021
Science ouverte0,0140,016
Intégrité de la recherche0,0160,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,060

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations287
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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