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Enregistrement W2797289629 · doi:10.1016/j.ijrobp.2018.04.003

RECORDS: improved Reporting of montE CarlO RaDiation transport Studies

2018· article· en· W2797289629 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

RevueInternational Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodRadiation transportMedicineMedical physicsStatistical physicsPhysicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monte Carlo simulation of radiation transport is becoming an increasingly common tool used in both diagnostic and radiation therapy studies. Unfortunately, those of us involved with refereeing and/or editing the resulting reports have found that many papers fail to adequately describe the Monte Carlo components of these studies. In an effort to improve on this situation, the American Association of Physicists in Medicine established a task group charged to “develop a set of guidelines regarding the Monte Carlo related information that should be included when publishing studies that include Monte Carlo simulations.” The resulting RECORDS (improved Reporting of montE CarlO RaDiation transport Studies) report has been published as open access ( 1 Sechopoulos I. Rogers D.W.O. Bazalova-Carter M. et al. RECORDS: improved Reporting of montE CarlO RaDiation transport Studies: Report of the AAPM Research Committee Task Group 268. Med Phys. 2018; 45: e1-e5 Crossref PubMed Scopus (131) Google Scholar ) and is available at https://doi.org/10.1002/mp.12702.

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)0,540
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,794
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: Présentation des résultats
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5400,794
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0370,037
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0200,020
Science ouverte0,0150,017
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,019

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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