Notice bibliographique
Résumé
From the Department of Psychiatry, University of Massachusetts Chan Medical School, UMass Memorial Health Care, Worcester, MA 01655. Received October 31, 2021; accepted after revision November 2, 2021. Reprints: Anthony J. Rothschild, MD, Department of Psychiatry, University of Massachusetts Chan Medical School, UMass Memorial Health Care, 55 Lake Ave N, Suite S3-301, Worcester, MA 01655 (e-mail: [email protected]). A podcast discussing this article is available online at the journal website. A.J.R. has received grant or research support from Allergan, Janssen, the National Institute of Mental Health, Otsuka, Praxis, Eli Lilly (medications for a National Institutes of Health–funded clinical trial), Pfizer (medications for a National Institutes of Health–funded clinical trial), and the Irving S. and Betty Brudnick Endowed Chair in Psychiatry; is a consultant to Alkermes, Janssen, Sage Therapeutics, Xenon Pharmaceuticals, and several generic medication companies; and has received royalties for the Rothschild Scale for Antidepressant Tachyphylaxis (RSAT)®, Clinical Manual for the Diagnosis and Treatment of Psychotic Depression, American Psychiatric Press, 2009; The Evidence-Based Guide to Antipsychotic Medications, American Psychiatric Press, 2010; The Evidence-Based Guide to Antidepressant Medications, American Psychiatric Press, 2012, and from UpToDate.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,233 | 0,102 |
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 ».