Notice bibliographique
Résumé
<italic><bold>Nora Vanegas</bold> Dr Vanegas is a neurologist who specializes in deep brain stimulation (DBS) and the treatment of movement disorders including Parkinson’s disease, dystonia, and essential tremor. Dr Vanegas completed her combined clinical-research fellowship at the National Institutes of Health (NIH) under the mentorship of Dr Mark Hallett. Her training had a special focus on neuroimaging and neuromodulation. She transitioned to being an Assistant Professor of Neurology in Columbia University in 2016, and is now an established local expert in neuromodulation for movement disorders. Dr Vanegas is also a clinical investigator whose research involves clinical and translational areas of movement disorders, specifically the use of brain imaging for the understanding of DBS and the physiology of the basal ganglia. As part of multi-disciplinary research activities, Dr Vanegas has developed strong collaborations for various projects with the departments of Biomedical Engineering, Speech Pathology, Neurosurgery and Psychiatry at Columbia University. Such collaborative research activities include the use of instrumented assessments to measure gait characteristics in patients with Parkinson’s disease, the benefits of various airway protection interventions in patients with Parkinson’s disease who aspirate with food and the activity of brain neurons during decision making tasks.</italic>
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».