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Enregistrement W3135919426 · doi:10.25270/con.2021.01.00010

An Atlas of Lumps and Bumps, Part 1

2021· article· en· W3135919426 sur OpenAlexaff
Benjamin Barankin, Alexander K. C. Leung, Joseph M. Lam, Kin Fon Leong

Notice bibliographique

RevueConsultant · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlantar wartsMedicineDermatologyHuman papillomavirusGenital wartsBarefootFoot (prosody)Human immunodeficiency virus (HIV)VirologyInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plantar Warts P lantar warts (verrucae plantaris) are common cutaneous lesions on the plantar aspect of the foot that are caused by infection of keratinocytes by the human papillomavirus (HPV) types that are trophic to human skin.HPV types 1, 2, 4, 27, 57, 60, and 65 are the most common causes of plantar warts.[1][2][3] The annual incidence rate of plantar warts is estimated to be 14%.4,5 The condition occurs most commonly in children and adolescents.5 Females are affected more often than males. 2 Plantar warts shed HPV which can spread to other body sites (autoinoculation) or other people by close physical contact.5 Plantar warts can also be acquired by walking barefoot on contaminated surfaces such as public shower floors, swimming pools, gym mats and locker rooms.3 Moist environments and disruption of the epidermal barrier (eg, dry cracked heels) increase the chance of infection.Children with a family member or many classmates with warts have a higher risk of developing plantar warts themselves.The virus, however, does not spread to histologically dissimilar sites, such as the oral cavity and genitalia.Although the condition is seen primarily in healthy individuals, those with immunodeficiency are at increased risk for acquiring plantar warts and find it harder to clear their warts.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,038

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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