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Enregistrement W3010939994 · doi:10.1093/neuonc/noaa045

AI-based prognostic imaging biomarkers for precision neuro-oncology: the ReSPOND consortium

2020· letter· en· W3010939994 sur OpenAlexaff
Christos Davatzikos, Jill S. Barnholtz‐Sloan, Spyridon Bakas, Rivka R. Colen, Abhishek Mahajan, Carmen Balañá, J Font, Josep Puig, Rajan Jain, Andrew E. Sloan, Chaitra Badve, Daniel S. Marcus, Yoon Seong Choi, Seung‐Koo Lee, Jong Hee Chang, Laila Poisson, Brent Griffith, Adam P. Dicker, Adam E. Flanders, Thomas C. Booth, Saima Rathore, Hamed Akbari, Chiharu Sako, Michel Bilello, Gaurav Shukla, Anahita Fathi Kazerooni, Steven Brem, Robert A. Lustig, Suyash Mohan, Stephen Bagley, MacLean P. Nasrallah, Donald M. O’Rourke

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteAbramson Cancer CenterPenn Center for Precision Medicine, University of PennsylvaniaWellcome Trust
Mots-clésPrecision oncologyMedicineMedical physicsPrecision medicineNeuroimagingOncologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TEST 02 - Elsevier's Scopus, the largest abstract and citation database of peer-reviewed literature. Search and access research from the science, technology, medicine, social sciences and arts and humanities fields.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations59
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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