Notice bibliographique
Résumé
Foreword Chapter 1: Management of Dyspnea Jay R. Thomas Chapter 2: Skeletal Metastases: Optimal Management in 2007 John Kosteva and Corey Langer Chapter 3: Cancer Pain Stuart A. Grossman and Suzanne A. Nesbit Chapter 4: Anorexia and Cachexia Takao Ohnuma and James F. Holland Chapter 5: Fatigue Michael Fisch Chapter 6: Pathogenesis and Management of Venous Thromboembolism in Cancer Michael B. Streiff Chapter 7: Depression in Cancer Patients Jimmie C. Holland and Yesne Alici-Evcimen Chapter 8: Anemia George M. Rodgers Chapter 9: Neutropenia Jeffrey Crawford Chapter 10: Nausea and Vomiting Tara Lin and David S. Ettinger Chapter 11: Oral Mucositis Nathaniel Treister and Stephen Sonis Chapter 12: Diarrhea and Constipation: Supportive Oncology Management Al Benson, III and Regina Stein Chapter 13: Menopausal Symptoms Debra L. Barton, Aditya Bardia and Charles Loprinzi Chapter 14: Supportive Care of the Older Cancer Patient Lodovico Balducci Chapter 15: Integrative Oncology: Complementary Therapies in Cancer Care Barrie Cassileth and Jyothirmai Gubili Chapter 16: End of Life Decisions Sydney Morss Dy
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,030 |
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 ».