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Enregistrement W2973129249 · doi:10.1093/eurheartj/ehz637

The British Cardiovascular Society Annual Conference 2019

2019· article· en· W2973129249 sur OpenAlexaboutno aff
John P. Greenwood

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineCanadian Cardiovascular SocietyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The British Cardiovascular Society (BCS) 2019 Annual Conference was held in Manchester, UK, on 3–5 June and was attended by over 2000 cardiologists, trainees, and allied healthcare professionals. Spread over 3 days, the conference theme was Digital Health Revolution giving delegates an opportunity to explore how healthcare is rapidly changing in the digital era and to examine the challenges and opportunities that new technologies will place on improving patient care. The conference was opened by Dr Robert Califf giving the Keynote lecture entitled The Cycle of Evidence Generation and Consumption in the 4th Industrial Revolution. Dr Califf is a former Commissioner of the Food and Drug Administration, Professor of Medicine and Vice Chancellor for Clinical and Translational Research at Duke University, and founding director of the Duke Clinical Research Institute. His lecture highlighted how in our current 4th industrial revolution, new technologies are fusing the physical, digital and biological worlds, impacting all disciplines, economies and industries, and even challenging ideas about what it means to be human. This was the perfect opening to the conference, which then followed with sessions on Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning and Digital Security, across all different aspects of cardiovascular care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0140,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,019

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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