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Enregistrement W3133371171 · doi:10.1080/21678421.2020.1840795

Preface: promoting research in PLS: current knowledge and future challenges

2020· editorial· en· W3133371171 sur OpenAlexaff
Hiroshi Mitsumoto, Martin R. Turner, Senda Ajroud‐Driss, Patricia L. Andres, Jinsy Andrews, Estela Área-Gómez, Juan Marcos Solano, Suma Babu, Richard J. Barohn, Peter Bede, Michael Benatar, Sheena Chew, Robin Conwit, Philippe Corcia, Merit Cudkowicz, Frank Davis, Mamede de Carvalho, Vivian E. Drory, Lauren Elman, Pam Factor‐Litvak, J. Americo Fernandes, Dominic Ferrey, Eoin Finegan, John K. Fink, Mary Kay Floeter, Christina Fournier, Angela Genge, Raghav Govindarajan, Volkan Granit, Georg Haase, Orla Hardiman, Matthew B. Harms, Ghazala Hayat, Terry Heiman‐Patterson, Bryan Alan Hill, Annemarie Hübers, Edward D. Huey, Omar Jawdat, Osamu Kano, Kristen Kau, Matthew C. Kiernan, Yasushi Kisanuki, Jerome E. Kurent, Justin Kwan, Dale J. Lange, Albert C. Ludolph, Ian R. Mackenzie, Giovanni Manfredi, David Marren, Mitsuya Morita, Jennifer Murphy, Sharon Nations, Björn Oskarsson, Sabrina Paganoni, David Pellerin, John Ravits, Kourosh Rezania, Guy A. Rouleau, Stephen N. Scelsa, Teepu Siddique, Nailah Siddique, Vincenzo Silani, Zachary Simmons, Jeffrey Statland, Bryan J. Traynor, Marka van Blitterswijk, Leonard van den Berg, David Walk, Deborah L. Warden, James Wymer

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheMotor Neurone Disease Association
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisCurrent (fluid)Frontotemporal dementiaPsychologyKnowledge managementMedicineComputer scienceEngineeringPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Preface: promoting research in PLS: current knowledge and future challenges." Amyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration, 21(sup1), pp. 1–2

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,243 · 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
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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