Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature
Notice bibliographique
Résumé
ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Sobieska E, Walerzak M, Molińska M. Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature. Forum Ortodontyczne / Orthodontic Forum. 2020;16(2):138-158. doi:10.5114/for.2020.97340. APA Sobieska, E., Walerzak, M., & Molińska, M. (2020). Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature. Forum Ortodontyczne / Orthodontic Forum, 16(2), 138-158. https://doi.org/10.5114/for.2020.97340 Chicago Sobieska, Ewa, Monika Walerzak, and Marta Molińska. 2020. "Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature". Forum Ortodontyczne / Orthodontic Forum 16 (2): 138-158. doi:10.5114/for.2020.97340. Harvard Sobieska, E., Walerzak, M., and Molińska, M. (2020). Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature. Forum Ortodontyczne / Orthodontic Forum, 16(2), pp.138-158. https://doi.org/10.5114/for.2020.97340 MLA Sobieska, Ewa et al. "Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature." Forum Ortodontyczne / Orthodontic Forum, vol. 16, no. 2, 2020, pp. 138-158. doi:10.5114/for.2020.97340. Vancouver Sobieska E, Walerzak M, Molińska M. Facial asymmetry – aetiology, classification and diagnostics based on the literature. Forum Ortodontyczne / Orthodontic Forum. 2020;16(2):138-158. doi:10.5114/for.2020.97340.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».