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Enregistrement W3131013155 · doi:10.5114/ppn.2020.103635

Long-term complications following spinal cord injuryand aging

2020· article· pl· W3131013155 sur OpenAlexaboutno aff
Beata Tarnacka, Bogumił Korczyński, Justyna Frasuńska

Notice bibliographique

RevuePostępy Psychiatrii i Neurologii · 2020
Typearticle
Languepl
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurologySpinal cord injurySpinal cordMedicineBehavioral neurologyPsychiatryInternal medicineDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Tarnacka B, Korczyński B, Frasuńska J. Long-term complications following spinal cord injury and aging. Advances in Psychiatry and Neurology/Postępy Psychiatrii i Neurologii. 2020;29(4):234-245. doi:10.5114/ppn.2020.103635. APA Tarnacka, B., Korczyński, B., & Frasuńska, J. (2020). Long-term complications following spinal cord injury and aging. Advances in Psychiatry and Neurology/Postępy Psychiatrii i Neurologii, 29(4), 234-245. https://doi.org/10.5114/ppn.2020.103635 Chicago Tarnacka, Beata, Bogumił Korczyński, and Justyna Frasuńska. 2020. "Long-term complications following spinal cord injury and aging". Advances in Psychiatry and Neurology/Postępy Psychiatrii i Neurologii 29 (4): 234-245. doi:10.5114/ppn.2020.103635. Harvard Tarnacka, B., Korczyński, B., and Frasuńska, J. (2020). Long-term complications following spinal cord injury and aging. Advances in Psychiatry and Neurology/Postępy Psychiatrii i Neurologii, 29(4), pp.234-245. https://doi.org/10.5114/ppn.2020.103635 MLA Tarnacka, Beata et al. "Long-term complications following spinal cord injury and aging." Advances in Psychiatry and Neurology/Postępy Psychiatrii i Neurologii, vol. 29, no. 4, 2020, pp. 234-245. doi:10.5114/ppn.2020.103635. Vancouver Tarnacka B, Korczyński B, Frasuńska J. Long-term complications following spinal cord injury and aging. Advances in Psychiatry and Neurology/Postępy Psychiatrii i Neurologii. 2020;29(4):234-245. doi:10.5114/ppn.2020.103635.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,415
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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