Notice bibliographique
Résumé
Anne-Marie Guerguerian MD PhD is a Pediatric Intensive Care Physician in the Department of Critical Care Medicine of the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada, where she serves as the Medical Director of the Extracorporeal Life Support Program. As a Senior Scientist of the Research Institute, her program of research is focused on developing methods to quantify brain injury during critical illness. At the University of Toronto, she is appointed to the Department of Paediatrics, the Interdepartmental Division of Critical Care Medicine, and to the Institutes of Medical Sciences, Biomedical Engineering, and Health Policy and Management. As a Clinician Scientist, she volunteers for the Extracorporeal Life Support Organization, and pediatric research resuscitation task forces of the Heart and Stroke Foundation of Canada, the International Liaison Committee on Resuscitation, and for the Get With The Guidelines’ American Heart Association.Dr. Lakshmi Raman, an Associate Professor of Pediatrics, is currently the Medical Director of the Pediatric and Neonatal Extracorporeal Life Support (ECLS) program at Dallas Children’s Medical Center in Dallas Texas, an ELSO center of Excellence. She is currently the Chair of the Publications committee at ELSO which oversees the Guidelines and protocols. Dr. Raman’s research interest is, understanding neurological injuries on extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). Dr. Raman has authored more than 30 peer-reviewed publications and currently directs an ELSO-endorsed educational course to teach ECLS in Dallas, Texas.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,563 | 0,424 |
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 ».