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Enregistrement W2940211539 · doi:10.1016/j.amjms.2019.02.014

The Fibrosis Across Organs Symposium: A Roadmap for Future Research Priorities

2019· article· en· W2940211539 sur OpenAlexafffund
Jesse Roman, Teresa Barnes, Dolly Kervitsky, Gregory P. Cosgrove, Dennis E. Doherty, Andrew M. Tager, Luca Richeldi, Eric S. White, David A. Brenner, Lynn M. Schnapp, Tim D. Hewitson, Bodh I. Jugdutt, Timothy A. McKinsey, John D. Tosi, Stephen C. Crane, Kevin M. Brown

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of the Medical Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado DenverUniversity of Texas Health Science Center at San AntonioUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthUniversity of AlbertaUniversity of California, San FranciscoVanderbilt University Medical CenterVanderbilt UniversityYale UniversityGilead SciencesMcMaster UniversityGenentechUniversity of PittsburghNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Jewish HealthJohns Hopkins UniversityHermansky-Pudlak Syndrome NetworkPulmonary Fibrosis FoundationCoalition for Pulmonary FibrosisUniversity of Southern CaliforniaNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Thoracic Society
Mots-clésFibrosisMedicineIdiopathic pulmonary fibrosisPulmonary fibrosisPathologyBioinformaticsLungInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to develop discrete areas of tissue fibrosis or scarring represents a normal physiologic response to injury that is necessary for the maintenance of tissue integrity and normal organ function. In contrast, uncontrolled, dysregulated fibroproliferation and abnormal matrix deposition/remodeling results in tissue fibrosis and organ dysfunction, regardless of the initiating event.1 The latter process underlies a wide variety of clinically significant disorders ranging from idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and liver cirrhosis to kidney sclerosis and cutaneous fibrosis.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0120,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,016

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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