Authors' Response to Peer Reviews of “COVID-19 Outcomes and Genomic Characterization of SARS-CoV-2 Isolated From Veterans in New England States: Retrospective Analysis”
Notice bibliographique
Résumé
Genomic Characterization of SARS-CoV-2 Isolated From Veterans in New England States: Retrospective Analysis."Lee et al JMIRx Med XSL • FORenderX from the United Kingdom, B.1.1.28from Brazil, and B.1.351from South Africa [13] warrant constant new data and knowledge translation.To this effect, this paper addresses a major area of concern and interest to the readership of the journal.The authors are clear in their title, which still needs to fully comply with the journal guidelines.The Abstract follows the guidelines and presents an overview of the study.Being an area that has received tremendous interest since the start of the COVID-19 pandemic, there was an overriding need for this study to be put in context.The paper's introduction does well, ends with the study aim, and is brief at highlighting the main concern but deserves more attention.The general structure of the paper needs improvement to comply with the journal guidelines.The data collection methods, albeit needing clarification, seem reasonable with appropriate analysis, thereby giving value to the results.The discussion of the paper has been well articulated, and the conclusion ties with the research objective.The English used is simple and in plain language for easy comprehension.Although congratulating the authors for a good attempt and concise paper, the paper will benefit from more value if the following specific comments are given consideration.
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 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 | 0,024 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,044 |
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 ».