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Enregistrement W3174142230 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3638939_d8.v1

Additional file 2: Table S2. of A comprehensive evaluation of interaction between genetic variants and use of menopausal hormone therapy on mammographic density

2015· article· en· W3174142230 sur OpenAlexaboutno aff
Anja Rudolph, Peter Fasching, Sabine Behrens, Ursula Eilber, Manjeet K. Bolla, Qin Wang, Deborah J. Thompson, Kamila Czene, Judith S. Brand, Jingmei Li, Christopher G. Scott, V. Shane Pankratz, Kathleen R. Brandt, Emily Hallberg, Janet E. Olson, Adam Lee, Matthias W. Beckmann, Arif B. Ekici, Lothar Haeberle, Gertraud Maskarinec, Loı̈c Le Marchand, Fredrick R. Schumacher, Roger L. Milne, Julia A. Knight, Carmel Apicella, Melissa C. Southey, Miroslav Kapuscinski, John L. Hopper, Irene L. Andrulis, Graham G. Giles, Christopher Haiman, Kay‐Tee Khaw, Robert Luben, Per Hall, Paul D.P. Pharoah, Fergus J. Couch, Douglas Easton, Isabel dos‐Santos‐Silva, Celine M. Vachon, Jenny Chang‐Claude

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMammographyCohortEuropean Prospective Investigation into Cancer and NutritionGynecologyEthnic groupCohort studyBreast cancer screeningHormone replacement therapy (female-to-male)Cancer registryPopulationFamily medicineCancerProspective cohort studyOncologyDemographyObstetricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selected characteristics of the study population by study. ABCFS Australian breast cancer family study, BBCC Bavarian breast cancer cases and controls, MCBS Mayo clinic breast cancer study, MCCS Melbourne collaborative cohort study, MEC Multi-ethnic cohort, MMHS Mayo mammography health study, OFBCR Ontario familial breast cancer registry, SASBAC Singapore and Sweden breast cancer study, EPIC European prospective investigation into cancer and nutrition, SIBS Sisters in breast screening study. (DOC 87 kb)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8350,078

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,139 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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