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Enregistrement W3036291026 · doi:10.1007/s15007-020-2553-y

Anwendung von Biologika bei allergischen und Typ-2-entzündlichen Erkrankungen in der aktuellen Covid-19-Pandemiea, b, c

2020· review· de· W3036291026 sur OpenAlexaff
Ludger Klimek, Oliver Pfaar, Margitta Worm, Thomas Eiwegger, Jan Hagemann, Markus Ollert, Eva Untersmayr, Karin Hoffmann‐Sommergruber, Alessandra Vultaggio, Ioana Agache, Sevim Bavbek, Apostolos Bossios, Ingrid Casper, Susan Chan, Alexia Chatzipetrou, Christian Vogelberg, Davide Firinu, Paula Kauppi, Antonios G.A. Kolios, Akash Kothari, Andrea Matucci, Óscar Palomares, Zsolt Szépfalusi, Wolfgang Pohl, Wolfram Hötzenecker, Alexander R. Rosenkranz, Karl‐Christian Bergmann, Thomas Bieber, Roland Buhl, Jeroen Buters, Ulf Darsow, Thomas Keil, Jörg Kleine‐Tebbe, Susanne Lau, Marcus Maurer, Hans F. Merk, Ralph Mösges, Joachim Saloga, Petra Staubach, Uta Jappe, Claus Rabe, Uta Rabe, Claus Vogelmeier, Tilo Biedermann, Kirsten Jung, Wolfgang Schlenter, Johannes Ring, Adam Chaker, Wolfgang Wehrmann, Sven Becker, Laura Freudelsperger, Norbert Mülleneisen, Katja Nemat, Wolfgang Czech, Holger Wrede, Randolf Brehler, Thomas Fuchs, Peter Valentin Tomazic, Werner Aberer, Antje Fink Wagner, F. Horák, Stefan Wöhrl, Verena Niederberger‐Leppin, Isabella Pali‐Schöll, R. Roller-Wirnsberger, Otto Spranger, Rudolf Valenta, Mübecell Akdis, Paolo Maria Matricardi, François Spertini, Nikolaï Khaltaev, Jean‐Pierre Michel, Larent Nicod, Peter Schmid‐Grendelmeier, Marco Idzko, Eckard Hamelmann, Thilo Jakob, Thomas Werfel, Martin Wagenmann, Christian Taube, Erika Jensen‐Jarolim, Stephanie Korn, François Hentges, Jürgen Schwarze, Liam O’Mahony, Edward F. Knol, Stefano Del Giacco, Tomás Chivato, Jean Bousquet, Torsten Zuberbier, Cezmi A. Akdiş, Marek Jutel

Notice bibliographique

RevueAllergo Journal · 2020
Typereview
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineVirologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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