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Enregistrement W2933590268 · doi:10.1186/s40425-019-0519-y

Correction to: 33rd Annual Meeting & Pre-Conference Programs of the Society for Immunotherapy of Cancer (SITC 2018)

2019· erratum· en· W2933590268 sur OpenAlexaff
Sneha Berry, Nicolás A. Giraldo, Peter K. Nguyen, Benjamin Green, Haiying Xu, Aleksandra Ogurtsova, Abha Soni, Farah Succaria, Daphne Wang, Charles W.M. Roberts, Julie E. Stein, Elizabeth L. Engle, Drew M. Pardoll, Robert Anders, Tricia R. Cottrell, Janis M. Taube, Ben Tran, Mark Voskoboynik, James Kuo, Yung-Lue Bang, Hyun-Cheo Chung, Myung-Ju Ahn, Sang‐We Kim, Ayesh D. Perera, Daniel J. Freeman, Ikbel Achour, Raffaella Faggioni, Feng Xiao, Charles Ferté, Charlotte Lemech, Funda Meric‐Bernstam, Theresa L. Werner, Stephen Hodi, Wells A. Messersmith, Nancy Lewis, C. Talluto, Mirek Dostalek, Aiyang Tao, Sarah M. McWhirter, Damian Trujillo, Jason J. Luke, Chunxiao Xu, BoMarelli, Jin Qi, Guozhong Qin, Huakui Yu, Molly H. Jenkins, Kin-Ming Lo, Joern-Peter Halle, Yan Lan, Matthew H. Taylor, Nicholas J. Vogelzang, Allen Lee Cohn, Daniel E. Stepan, Robert Shumaker, Corina E. Dutcus, Matthew Guo, Emmett V. Schmidt, Drew Rasco, Marcia S. Brose, Christopher Di Simone, Sharad Jain, Donald Richards, Carlos A. Encarnacion, James W. Mier, Jeongshin An, Yeun-yeoul Yang, Won Hee Lee, Jinho Yang, Jong-kyu Kim, Hyun Goo Kim, Se Hyun Paek, Joohyun Woo, Jong Bin Kim, Hyungju Kwon, Woosung Lim, Nam Sun Paik, Yoon‐Keun Kim, Byung‐In Moon, Filip Jankú, David S.P. Tan, Juan Martín-Liberal, Shunji Takahashi, Ravit Geva, Ayca Gucalp, Xueying Chen, Kulandayan K. Subramanian, Jennifer Mataraza, Jennifer J. Wheler, Philippe L. Bédard

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2019
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesCancer Council South AustraliaStand Up To CancerNational Institutes of HealthGovernment of South AustraliaMelanoma Research AllianceSouth Australian Health and Medical Research InstituteJohns Hopkins UniversityDamon Runyon Cancer Research Foundation
Mots-clésCancer immunotherapyLibrary scienceMedicineImmunotherapyCancerComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After publication of this supplement [1, 2], it was brought to our attention that due to an error authors were missing in the following abstracts. This has now been included in this correction. The original article can be found online at 10.1186/s40425-018-0423-x

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,319 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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