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Enregistrement W4210349032 · doi:10.1097/01.mat.0000737352.30074.4a

Meet the Authors

2021· article· en· W4210349032 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueASAIO Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman auditory perception and evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5630,424

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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