Enregistrement W3004598926 · doi:10.1016/j.jaip.2020.01.059

Research Priorities in Pediatric Asthma: Results of a Global Survey of Multiple Stakeholder Groups by the Pediatric Asthma in Real Life (PeARL) Think Tank

2020· article· en· W3004598926 sur OpenAlexaff

Alexander G. Mathioudakis, Adnan Čustović, A. Deschildre, Francine M. Ducharme, Ömer Kalaycı, Clare Murray, Wanda Phipatanakul, David Price, Aziz Sheikh, Ioana Agache, Leonard B. Bacharier, Matteo Bonini, José A. Castro‐Rodríguez, Giuseppe De Carlo, Timothy Craig, Zuzana Diamant, Wojciech Feleszko, Despo Ierodiakonou, James E. Gern, Jonathan Grigg, Gunilla Hedlin, Elham Hossny, Tuomas Jartti, Alan Kaplan, Robert F. Lemanske, Peter N. Le Souëf, Mika J. Mäkelä, Paolo Maria Matricardi, Michael Miligkos, Mário Morais‐Almeida, Helena Pité, Paulo Márcio Pitrez, Petr Pohunek, Graham Roberts, Sylvia Sanchez-Garcia, Ioanna Tsiligianni, Steve Turner, Tonya Winders, Gary Wong, Paraskevi Xepapadaki, Heather J. Zar, Nikolaos G. Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Allergy and Clinical Immunology In Practice · 2020

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueAsthma and respiratory diseases

Établissements canadiensUniversity of TorontoTD Bank GroupUniversité de Montréal

Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesSanofi GenzymeEuropean Academy of Allergy and Clinical ImmunologyAstraZenecaAllergy TherapeuticsNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsMylanNovartisBioCrystNovo NordiskAKL Research and DevelopmentCSL BehringNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilCouncil on Ocean Affairs Science and Technology, California State UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesUniversity of KentuckyMedImmuneSanofiManchester Biomedical Research CentreMerckGlaxoSmithKlineFood Allergy Research and EducationGenentechBritish Lung FoundationPfizerRespiratory Effectiveness GroupAbeona TherapeuticsAmerican Academy of Allergy Asthma and ImmunologyChiesi FarmaceuticiOptimum Patient CareBoehringer Ingelheim

Mots-clésMedicineAsthmaPearlStakeholderFamily medicineImmunologyPublic relationsGeography

DOI10.1016/j.jaip.2020.01.059

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)0,032

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046

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 enseignants0,032

Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,032	0,046
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,003
Études des sciences et des technologies	0,002	0,001
Communication savante	0,003	0,003
Science ouverte	0,001	0,005
Intégrité de la recherche	0,001	0,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	0,000

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 Opus0,107

Tête enseignante GPT0,394

Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations37

Publié2020

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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