Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation
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
ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Lipiński P, Jankowska I, Szymańska E, Rokicki D, Tylki-Szymańska A. Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics. 2018;93(1):74-79. doi:10.5114/polp.2018.74766. APA Lipiński, P., Jankowska, I., Szymańska, E., Rokicki, D., & Tylki-Szymańska, A. (2018). Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics, 93(1), 74-79. https://doi.org/10.5114/polp.2018.74766 Chicago Lipiński, Patryk, Irena Jankowska, Edyta Szymańska, Dariusz Rokicki, and Anna Tylki-Szymańska. 2018. "Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation". Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics 93 (1): 74-79. doi:10.5114/polp.2018.74766. Harvard Lipiński, P., Jankowska, I., Szymańska, E., Rokicki, D., and Tylki-Szymańska, A. (2018). Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics, 93(1), pp.74-79. https://doi.org/10.5114/polp.2018.74766 MLA Lipiński, Patryk et al. "Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation." Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics, vol. 93, no. 1, 2018, pp. 74-79. doi:10.5114/polp.2018.74766. Vancouver Lipiński P, Jankowska I, Szymańska E, Rokicki D, Tylki-Szymańska A. Hepato- and splenomegaly in selected metabolic diseases – diagnostics and differentiation. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics. 2018;93(1):74-79. doi:10.5114/polp.2018.74766.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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