Enregistrement W2973153606 · doi:10.1016/s1470-2045(19)30456-5

Progress in cancer survival, mortality, and incidence in seven high-income countries 1995–2014 (ICBP SURVMARK-2): a population-based study

2019· article· en· W2973153606 sur OpenAlexafffund

Melina Arnold, Mark J. Rutherford, Aude Bardot, Jacques Ferlay, Therése Andersson, Tor Åge Myklebust, Hanna Tervonen, Vicky Thursfield, David Ransom, Lorraine Shack, Ryan Woods, Donna Turner, Suzanne Leonfellner, Susan Ryan, Nathalie Saint‐Jacques, Prithwish De, Carol McClure, Agnihotram V. Ramanakumar, H. Stuart-Panko, Gerda Engholm, Paul M. Walsh, Christopher Jackson, Sally Vernon, Eileen Morgan, Anna Gavin, David Morrison, Dyfed Huws, Geoff Porter, John Butler, Heather Bryant, David C. Currow, Sara Hiom, D. Max Parkin, Peter Sasieni, Paul C. Lambert, Bjørn Møller, Isabelle Soerjomataram, Freddie Bray

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Oncology · 2019

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening

Établissements canadiensMcGill University Health CentreNova Scotia Health AuthorityGovernment of New BrunswickCanadian Partnership Against CancerDr. H. Bliss Murphy Cancer CentreSaskatchewan Cancer AgencyCancerCare ManitobaCancer Care OntarioAlberta Health Services

Organismes subventionnairesDepartment of Health, Government of Western AustraliaPublic Health AgencyCancer Council VictoriaPartenariat Canadien Contre Le CancerCancer Society of New ZealandCancer Institute NSWKreftforeningenCancer Research UKWorld Health OrganizationCancer Focus Northern IrelandNorthern Ireland Environment AgencyKræftens BekæmpelseScottish Government

Mots-clésMedicineCancerPopulationColorectal cancerIncidence (geometry)DemographyCancer registryLung cancerStomach cancerEnvironmental healthOncologyInternal medicine

DOI10.1016/s1470-2045(19)30456-5

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,092

Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,003
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,002
Bibliométrie	0,003	0,007
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,001
Science ouverte	0,001	0,002
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	0,001

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 Opus0,122

Tête enseignante GPT0,435

Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel

Domainenon disponible

GenreEmpirique

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 052

Publié2019

Routes d'admission2

Résumé présentnon

Télécharger la notice (JSON)Signaler un problème avec cette notice

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Oncology→Même sujetGlobal Cancer Incidence and Screening→Travaux en français237 207→