MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160918880 · doi:10.14745/ccdr.v47i04a01

Practical guidance for clinical laboratories for SARS-CoV-2 serology testing

2021· review· en· W3160918880 sur OpenAlexaffvenue
Carmen Charlton, Jamil N. Kanji, Vanessa Tran, Julianne V. Kus, Jonathan B. Gubbay, Carla Osiowy, Jason L. Robinson, Inna Sekirov, Michael Drebot, Todd F. Hatchette, Derek Stein, Nadia El-Gabalawy, Amanda Lang, Lei Jiao, Paul Levet, Heidi Wood, Christian Therrien, L. Robbin Lindsay, Muhammad Morshed, Jessica D. Forbes, Antonia Dibernardo

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSaskatchewan Disease Control LaboratoryUniversity of ManitobaPublic Health Agency of CanadaHealth PEIBC Centre for Disease ControlPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyPopulationDiagnostic testVirologyIntensive care medicineAntibodyEnvironmental healthPathologyInfectious disease (medical specialty)DiseasePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanada Communicable Disease ReportMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207