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Enregistrement W3195201330 · doi:10.1016/j.jaip.2021.08.008

Peanut Can Be Used as a Reference Allergen for Hazard Characterization in Food Allergen Risk Management: A Rapid Evidence Assessment and Meta-Analysis

2021· review· en· W3195201330 sur OpenAlexafffund
Paul Turner, Nandinee Patel, Barbara Ballmer‐Weber, Joe L. Baumert, W. Marty Blom, Simon Brooke‐Taylor, Helen A. Brough, Dianne E. Campbell, Hongbing Chen, R. Sharon Chinthrajah, René Crevel, A. E. J. Dubois, Motohiro Ebisawa, Arnon Elizur, Jennifer Gerdts, M. Hazel Gowland, Geert F. Houben, Jonathan O’B Hourihane, André C. Knulst, Sébastien La Vieille, María Cristina Sánchez López, E. N. Clare Mills, Gustavo Alberto Polenta, Natasha Purington, Maria Said, Hugh A. Sampson, Sabine Schnadt, Eva Södergren, Stephen L. Taylor, Benjamin C. Remington

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Allergy and Clinical Immunology In Practice · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensHealth CanadaAllerGen
Organismes subventionnairesInnovate UKNational Health and Medical Research CouncilManchester Biomedical Research CentreNIHR Imperial Biomedical Research CentreImperial College Healthcare NHS TrustBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilJohnson and JohnsonNational Institutes of HealthFoundation for Alcohol Research and EducationEuropean Academy of Allergy and Clinical ImmunologyStanford Maternal and Child Health Research InstituteImperial College LondonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesFood Standards AgencyAimmune TherapeuticsNovartisHealth CanadaGenentechSanofiAnaesthetic Research SocietyAstellas Pharma USEuropean Food Safety AuthorityNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineAllergenFood allergensRisk assessmentFood allergyMeta-analysisImmunologyAllergyInternal medicine

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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