Notice bibliographique
Résumé
Web Exclusives4 August 2020Annals Graphic Medicine - More Than MDFREEAnnie Zhu, BHSc and Arnav Agarwal, MDAnnie Zhu, BHScUniversity of Toronto, Toronto, Ontario, Canada (A.Z., A.A.)Search for more papers by this author and Arnav Agarwal, MDUniversity of Toronto, Toronto, Ontario, Canada (A.Z., A.A.)Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/G19-0090 SectionsAboutVisual AbstractPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail Download figure Download PowerPoint Comments0 CommentsSign In to Submit A Comment Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada (A.Z., A.A.)Disclosures: The authors have disclosed no conflicts of interest. The forms can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=G19-0090.Author/Illustrator Information: Annie Zhu is a medical student at the University of Toronto. She is interested in sequential art and exploring narratives in medicine. Her other illustrations and comics can be found at cazezhu.carbonmade.com. Dr. Arnav Agarwal is an internal medicine resident at the University of Toronto. He is passionate about clinical epidemiology research, health advocacy and allyship, and medical curriculum development and has a deep appreciation for art and narrative writing as media for reflection and advocacy. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetails Metrics 4 August 2020Volume 173, Issue 3Page: W57-W58KeywordsClinical epidemiologyConflicts of interestDisclosureHealth care ePublished: 4 August 2020 Issue Published: 4 August 2020 Copyright & PermissionsCopyright © 2020 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,896 | 0,813 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».