Notice bibliographique
Résumé
Iván Kiss was born in the South-Hungarian town Pécs in 1945. He studied at the University Medical School, Pécs between 1963-1969. After a specialisation in pathology, he qualified also in anesthesiology at the Postgraduate Medical Institute, Budapest. After leaving Hungary in 1977 he gained a position at the University Hospital, Freiburg, Germany, soon appointed as head of the anesthesiology unit. In 1987 he attained the “Doctor Medicinae Habilitatus” degree upon his thesis on cancer pain. Later this work was partly published in “Pain, 29: 195-207 1997” the leading journal of the subject with the title “The McGill Pain Questionnaire - German version. A study on cancer pain”. In 1989 he moved to Essen for holding the job of the chief anesthesiologist at the Krupp-Clinic. By that time, he was acknowledged as an internationally recognized expert in anaesthesiology and pain therapy. His expertise was honoured by the „Doctor honoris causa” title at the Semmelweis University, Budapest in 1999. Dr. med. habil. Iván Kiss died on November 29, 2017. In his person, we lost a colleague and friend, a devoted teacher and researcher, and a committed clinician. We keep him in our memories as a real Paragon of the medical vocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,034 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».