Notice bibliographique
Résumé
We read with interest the letter in this issue by Hall-Craggs and colleagues1 discussing the developing field of diffusion-weighted imaging (DWI) and its application for quantification of inflammation in rheumatology. As proponents of quantification in medical imaging, we agree that DWI does indeed have some advantages. Its ability to objectively quantify diffusivity of water molecules in the brain was well established many years ago2 and is now absolutely essential for magnetic resonance imaging (MRI) of stroke, providing unique information about brain cell injury due to hypoxia. DWI is now often used for detection and characterization of tumors3. However, its application for assessment of inflammation outside the brain is at an earlier stage of development. One potentially exciting application may be the assessment of synovitis, where conventional sequences have difficulty distinguishing inflamed synovium from effusion without intravenous (IV) injection of a contrast agent. If DWI turns out to be a suitable substitute for the IV injection4, it would be … Address correspondence to Prof. R.G. Lambert, Department of Radiology and Diagnostic Imaging, University of Alberta, 2A2.WMC, 8440-112 St., Edmonton, Alberta T6G 2B7, Canada. E-mail: rlambert{at}ualberta.ca
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».