Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i Alergologia Gdańsk, 6–8 września 2018 r.
Notice bibliographique
Résumé
ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Grubska-Suchanek E. Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i AlergologiaGdańsk, 6–8 września 2018 r. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny. 2018;105(5):657-660. doi:10.5114/dr.2018.79513. APA Grubska-Suchanek, E. (2018). Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i AlergologiaGdańsk, 6–8 września 2018 r. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny, 105(5), 657-660. https://doi.org/10.5114/dr.2018.79513 Chicago Grubska-Suchanek, Elżbieta. 2018. "Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i AlergologiaGdańsk, 6–8 września 2018 r.". Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny 105 (5): 657-660. doi:10.5114/dr.2018.79513. Harvard Grubska-Suchanek, E. (2018). Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i AlergologiaGdańsk, 6–8 września 2018 r. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny, 105(5), pp.657-660. https://doi.org/10.5114/dr.2018.79513 MLA Grubska-Suchanek, Elżbieta. "Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i AlergologiaGdańsk, 6–8 września 2018 r." Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny, vol. 105, no. 5, 2018, pp. 657-660. doi:10.5114/dr.2018.79513. Vancouver Grubska-Suchanek E. Sprawozdanie z III Kongresu Dermatologia, Wenerologia i AlergologiaGdańsk, 6–8 września 2018 r. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny. 2018;105(5):657-660. doi:10.5114/dr.2018.79513.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,036 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».