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Enregistrement W3096837916 · doi:10.1038/s41581-020-00372-5

Publisher Correction: COVID-19-associated acute kidney injury: consensus report of the 25th Acute Disease Quality Initiative (ADQI) Workgroup

2020· review· en· W3096837916 sur OpenAlexaff
Mitra K. Nadim, Lui G. Forni, Ravindra L. Mehta, Michael Connor, Kathleen D. Liu, Marlies Ostermann, Thomas Rimmelé, Alexander Zarbock, Samira Bell, Azra Bihorac, Vincenzo Cantaluppi, Eric A. J. Hoste, Faeq Husain‐Syed, Michael J. Germain, Stuart L. Goldstein, Shruti Gupta, Michael Joannidis, Kianoush Kashani, Jay L. Koyner, Matthieu Legrand, Nuttha Lumlertgul, Sumit Mohan, Neesh Pannu, Zhiyong Peng, Xosé Pérez-Fernández, Peter Pickkers, John R. Prowle, Thiago Reis, Nattachai Srisawat, Ashita Tolwani, Anitha Vijayan, Gianluca Villa, Li Yang, Claudio Ronco, John A. Kellum

Notice bibliographique

RevueNature Reviews Nephrology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkgroupMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Acute kidney injury2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicineDiseaseCoronavirus InfectionsOutbreakPathologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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