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Enregistrement W3159976957 · doi:10.1111/vox.13114

International Forum on the Collection and Use of COVID‐19 Convalescent Plasma: Responses

2021· article· en· W3159976957 sur OpenAlexaff
Arwa Z. Al‐Riyami, Thierry Burnouf, Mark H. Yazer, Darrell J. Triulzi, Levent Tufan Kumaş, Levent Sağdur, Nil Banu Pelit, Renée Bazin, Salwa Hindawi, Maha A. Badawi, Gopal Kumar Patidar, Hem Chandra Pandey, Rahul Chaurasia, Roberta Fachini, Patrícia Scuracchio, Silvano Wendel, Ai Leen Ang, Kiat Hoe Ong, Pampee P. Young, Jarkko Ihalainen, Antti Vierikko, Qiu Yan, Ru Yang, Hua Xu, Naomi Rahimi‐Levene, Eilat Shinar, Marina Izak, Carlos González, David Martin Ferrari, Paula Verónica Cini, Robby Nur Aditya, Ratti Ram Sharma, Suchet Sachdev, Rekha Hans, Divjot Singh Lamba, Lise Sofie Haug Nissen‐Meyer, Dana V. Devine, Cheuk Kwong Lee, Jennifer Nga‐Sze Leung, Ivan Fan‐Ngai Hung, Pierre Tiberghien, Pierre Gallian, Pascal Morel, Khuloud Al Maamari, Zaid Alhinai, Hans Vrielink, Cynthia So‐Osman, Vincenzo De Angelis, Pierluigi Berti, Angelo Ostuni, Giuseppe Marano, Michel Toungouz Névessignsky, Magdy El Ekiaby, James Daly, Veronica C. Hoad, Sinyoung Kim, Karin van den Berg, Marion Vermeulen, Tanya Nadia Glatt, Richard Schäfer, Rita A. Reik, Richard R. Gammon, Lise J Estcourt, Sheila MacLennan, David J. Roberts, Vernon Louw, Nancy M. Dunbar

Notice bibliographique

RevueVox Sanguinis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesHéma-Québec
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésConvalescent plasmaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyMedicineCoronavirus InfectionsBetacoronavirusIntensive care medicineInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International audience

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0310,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,008

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,313 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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