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Correction: Solving unsolved rare neurological diseases—a Solve-RD viewpoint
Rebecca Schüle, Dagmar Timmann, Corrie E. Erasmus, Jennifer Reichbauer, Melanie Wayand, Jonathan Baets, Péter Balicza, Patrick F. Chinnery, Alexandra Dürr, Tobias B. Haack, Holger Hengel, Rita Horváth, Erik-Jan Kamsteeg, Christoph Kamsteeg, Katja Lohmann, Alfons Macaya, Anna Marcé‐Grau, Aleš Maver, Judit Molnar, Alexander Münchau, Borut Peterlin, Olaf Rieß, Lüdger Schöls, Giovanni Stévanin, Matthis Synofzik, Vincent Timmerman, Bart van de Warrenburg, Nienke van Os, Jana Vandrovcová, Carlo Wilke, Andrea Bevot, Stephan Züchner, Sergi Beltrán, Steven Laurie, Leslie Matalonga, Holm Graeßner, Birte Zurek, Kornelia Ellwanger, Stephan Ossowski, German Demidov, Marc Sturm, Julia M. Schulze‐Hentrich, Peter Heutink, Han G. Brunner, Hans Scheffer, Alexander Hoischen, Peter A.C. ’t Hoen, Lisenka E.L.M. Vissers, Christian Gilissen, Wouter Steyaert, Karolis Sablauskas, Richarda M. de Voer, Erik Janssen, Elke de Boer, Marloes Steehouwer, Burcu Yaldız, Tjitske Kleefstra, Anthony J. Brookes, Colin Veal, Spencer Gibson, Marc Wadsley, Mehdi Mehtarizadeh, Umar Riaz, Greg Warren, Farid Yavari Dizjikan, Thomas Shorter, Ana Töpf, Volker Straub, C. Marini Bettolo, Sabine Specht, Jill Clayton‐Smith, Siddharth Banka, Elizabeth Alexander, Adam Jackson, Laurence Faivre, Christel Thauvin, Antonio Vitobello, Anne‐Sophie Denommé‐Pichon, Yannis Duffourd, Émilie Tisserant, Ange‐Line Bruel, Christine Peyron, Aurore Pélissier, Marta Gut, Davide Piscia, Anastasios Papakonstantinou, Gemma Bullich, Alberto Corvò, Carles García, Marcos Fernández-Callejo, Carles Hernandéz-Ferrer, Daniel Picó, Ida Paramonov, Hanns Lochmüller, Gulcin Gumus, Virginie Bros‐Facer, Ana Rath, Marc Hanauer, Annie Olry, David Lagorce, Svitlana Havrylenko, Katia Izem, Fanny Rigour, Claire-Sophie Davoine, Léna Guillot‐Noël, Anna Heinzmann, Giulia Coarelli, Gisèle Bonne, Teresinha Evangelista, Valérie Allamand, Isabelle Nelson, Rabah Ben Yaou, Corinne Métay, B. Eymard, Enzo Cohen, António Atalaia, Tanya Stojkovic, Milan Macek, Marek Turnovec, Dana Thomasová, Radka Pourová Kremliková, Věra Franková, Markéta Havlovicová, Vlastimil Kremlik, Helen Parkinson, Thomas Keane, Dylan Spalding, Alexander Senf, Peter N. Robinson, Daniel Daniš, Glenn Robert, Alessia Costa, Christine Patch, Mary M. Reilly, Francesco Muntoni, Irina Zaharieva, Anna Sárközy, Peter De Jonghe, Vincenzo Nigro, Sandro Banfi, Annalaura Torella, Francesco Musacchia, Giulio Piluso, Alessandra Ferlini, Rita Selvatici, Rachele Rossi, Marcella Neri, Stefan Aretz, Isabel Spier, Anna Katharina Sommer, Sophia Peters, Carla Oliveíra, José Garcia‐Pelaez, Ana Rita Matos, Celina São José, Marta Ferreira, Irene Gullo, Susana Fernandes, Luzia Garrido, Pedro Ferreira, Fátima Carneiro, Morris A. Swertz, Lennart Johansson, Joeri K. van der Velde, Gerben van der Vries, Pieter B. Neerincx, Dieuwke Roelofs-Prins, Sebastian Köhler, Alison Metcalfe, Alain Verloès, Séverine Drunat, Caroline Rooryck, Aurélien Trimouille, Raffaele Castello, Manuela Morleo, Michele Pinelli, Alessandra Varavallo, Manuel Posada de la Paz, Eva Bermejo, Estrella López Martín, Beatriz Martínez Delgado, F. Javier Alonso García de la Rosa, Andrea Ciolfi, Bruno Dallapiccola, Simone Pizzi, Francesca Clementina Radio, Marco Tartaglia, Alessandra Renieri, Elisa Benetti, Mária Judit Molnár, Rebecca Herzog, Martje G. Pauly, Andres Nascimiento Osorio, Daniel Natera‐de Benito, Rachel Thompson, Kiran Polavarapu, David Beeson, Judith Cossins, Pedro M. Rodríguez Cruz, Peter Hackman, Mridul Johari, Marco Savarese, Bjarne Udd, Gabriel Capellá, Laura Valle, Elke Holinski‐Feder, Andreas Laner, Verena Steinke‐Lange, Evelin Schröck, Andreas Rump
Notice bibliographique
RevueEuropean Journal of Human Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyComputer scienceMedicineBiology
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,122
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,018 |
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial
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 présentnon