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Enregistrement W2992020759 · doi:10.1159/000504653

Mixing Apples and Oranges in Assessing Outcomes of Repetitive Transcranial Stimulation Meta-Analyses

2019· letter· en· W2992020759 sur OpenAlexafffund
André R. Brunoni, Martijn Arns, Chris Baeken, Daniel M. Blumberger, Jérôme Brunelin, Linda L. Carpenter, Jonathan Downar, Daniel Keeser, Berthold Langguth, Fady Rachid, Alexander T. Sack, Fidel Vila‐Rodriguez, Frank Padberg

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy and Psychosomatics · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversité de LyonLudwig-Maximilians-Universität MünchenUniversität RegensburgCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversiteit GentUniversiteit MaastrichtUniversity of TorontoUniversidade de São PauloUniversity of British ColumbiaBrown UniversityTechnische Universiteit EindhovenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleMaastricht Universitair Medisch CentrumFaculdade de Medicina da Universidade de São PauloVrije Universiteit Brussel
Mots-clésPsychologyTranscranial magnetic stimulationMeta-analysisStimulationPsychotherapistMedicineClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International audience

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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