MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109010169 · doi:10.1016/j.jaip.2020.11.002

A Consensus Approach to the Primary Prevention of Food Allergy Through Nutrition: Guidance from the American Academy of Allergy, Asthma, and Immunology; American College of Allergy, Asthma, and Immunology; and the Canadian Society for Allergy and Clinical Immunology

2020· article· en· W3109010169 sur OpenAlexafffundabout
David M. Fleischer, Edmond S. Chan, Carina Venter, Jonathan M. Spergel, Elissa M. Abrams, David R. Stukus, Marion Groetch, Marcus Shaker, Matthew Greenhawt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Allergy and Clinical Immunology In Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeGenentechAgency for Healthcare Research and QualityLouisiana Board of RegentsEuropean Academy of Allergy and Clinical ImmunologyNational Peanut BoardNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesDanone Nutricia ResearchAsthma and Allergy Foundation of AmericaBausch HealthAimmune TherapeuticsReckitt Benckiser PharmaceuticalsPfizerNestlé Nutrition InstituteFoundation of the American College of Allergy, Asthma & ImmunologySociété Canadienne de PédiatrieAmerican Partnership for Eosinophilic DisordersNorth Carolina GlaxoSmithKline FoundationAstraZenecaAllergy TherapeuticsMead Johnson NutritionFood Allergy Research and EducationNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsAbbott LaboratoriesFood Allergy and Anaphylaxis NetworkAustralasian Society of Clinical Immunology and AllergyAmerican Academy of Allergy Asthma and Immunology
Mots-clésMedicineAllergyAsthmaFood allergyImmunology

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)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0130,013
Intégrité de la recherche0,0300,045
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,318 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations299
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Allergy and Clinical Immunology In PracticeMême sujetFood Allergy and Anaphylaxis ResearchTravaux en français237 207