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Enregistrement W2986931425 · doi:10.1016/j.psychres.2019.112672

The 2019 Schizophrenia International Research Society Conference, 10–14 April, Orlando, Florida: A summary of topics and trends

2019· article· en· W2986931425 sur OpenAlexaff
Luis Alameda, Abhishekh H. Ashok, Suzanne N. Avery, Ali Bani‐Fatemi, Susan Berkhout, Mike Best, Kelsey A. Bonfils, Marco Colizzi, Maria R. Dauvermann, Stefan S. du Plessis, Dominic Dwyer, Emily Eisner, Suhas Ganesh, Dennis Hernaus, Dhruva Ithal, Chantel Kowalchuk, Tina Dam Kristensen, Katie M. Lavigne, Ellen Lee, Imke Lemmers-Jansen, Brian O’Donoghue, Lindsay D. Oliver, Oladunni Oluwoye, Min Tae M Park, Pasquale Di Carlo, Helena Passarelli Giroud Joaquim, Ana P. Pinheiro, Ian S. Ramsay, Victoria Rodríguez, Musa Sami, Sunaina Soni, Susan Sonnenschein, Jerome H. Taylor, Michael B. Thomas, Anna Waterreus, Jessica A. Wojtalik, Zhuo-ya Yang, Robin Emsley, Sanja Kilian

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityQueen's UniversityUniversity of TorontoWestern UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésTheme (computing)Library scienceSchizophrenia researchSchizophrenia (object-oriented programming)Political sciencePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Schizophrenia International Research Society (SIRS) recently held its first North American congress, which took place in Orlando, Florida from 10-14 April 2019. The overall theme of this year's congress was United in Progress - with the aim of cultivating a collaborative effort towards advancing the field of schizophrenia research. Student travel awardees provided reports of the oral sessions and concurrent symposia that took place during the congress. A collection of these reports is summarized and presented below and highlights the main themes and topics that emerged during the congress. In summary, the congress covered a broad range of topics relevant to the field of psychiatry today.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,011

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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