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Enregistrement W3042274169 · doi:10.1016/j.healun.2020.07.006

International Society for Heart and Lung Transplantation consensus statement for the standardization of bronchoalveolar lavage in lung transplantation

2020· editorial· en· W3042274169 sur OpenAlexaff
Tereza Martinu, Angela Koutsokera, Christian Benden, Edward Cantu, Daniel C. Chambers, Marcelo Cypel, Jeffrey Edelman, Amir Emtiazjoo, Andrew J. Fisher, John R. Greenland, Don Hayes, David Hwang, Brian C. Keller, Erika D. Lease, Michael Perch, Masaaki Sato, Jamie L. Todd, Stijn E. Verleden, Jan H. von der Thüsen, S. Samuel Weigt, Shaf Keshavjee, Cecilia Chaparro, David Roe, F. D’Ovidio, George Chaux, Greg Snell, Laurent Godinas, M. Al-Aloul, Steven R. Hays, A. Rigby, Louis Clauden, Matthew R. Morrell, Puneet Garcha, Sanjeev Raman, Soma Jyothula, Michael Trotter, Cassie C. Kennedy, Chadi A. Hage, Saima Aslam, Shahid Husain, Katharina Wassilew, Reinaldo Rampolla-Selles, Siddhartha G. Kapnadak, Umesh Goswami, Aric L. Gregson, Bart Vanaudenaerde, C. Tji Gan, Laura Frye, Margaret M. Hannan, Harish Seethamraju, Rade Tomic, Remzi Bag, Alicia B. Mitchell, Jorge M. Mallea, M. Crespo, Sangeeta Bhorade, Cantu Edward, Cypel Marcelo, Gundeep Dhillon, Jason D. Christie, Jessica G.Y. Luc, Keith Wille, Olufemi Akindipe, Omar Mohamedaly, C.H. Wigfield, Ernestina Melicoff, M.G. Schecter, Shailendra Das, Ani Orchanian‐Cheff, George Tomlinson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Heart and Lung Transplantation · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLungenliga SchweizUniversité de LausanneSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésLung transplantationBronchoalveolar lavageStandardizationMedicineTransplantationIntensive care medicineLungMedical physicsPathologyInternal medicinePolitical science

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0240,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations103
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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