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Enregistrement W4214587858 · doi:10.1038/s41398-022-01852-x

Correction: Association of low-frequency and rare coding variants with information processing speed

2022· erratum· en· W4214587858 sur OpenAlexaff
Jan Bressler, Gail Davies, Albert V. Smith, Yasaman Saba, Joshua C. Bis, Xueqiu Jian, Caroline Hayward, Lisa R. Yanek, Jennifer A. Smith, Saira Saeed Mirza, Ruiqi Wang, Hieab H.H. Adams, Diane M. Becker, Eric Boerwinkle, Archie Campbell, Simon R. Cox, Guðný Eiríksdóttir, Chloe Fawns‐Ritchie, Rebecca F. Gottesman, Megan L. Grove, Xiuqing Guo, Edith Hofer, Sharon L. R. Kardia, Maria J. Knol, Marisa Koini, Oscar L. López, Riccardo E. Marioni, Paul Nyquist, Alison Pattie, Ozren Polašek, David J. Porteous, Igor Rudan, Claudia L. Satizábal, Helena Schmidt, Reinhold Schmidt, Stephen Sidney, Jeannette Simino, Blair H. Smith, Stephen T. Turner, Sven J. van der Lee, Erin B. Ware, Rachel A. Whitmer, Kristine Yaffe, Qiong Yang, Wei Zhao, Vilmundur Guðnason, Lenore J. Launer, Annette L. Fitzpatrick, Bruce M. Psaty, Myriam Fornage, M. Arfan Ikram, Cornelia M. van Duijn, Sudha Seshadri, Thomas H. Mosley, Ian J. Deary

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2022
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 diagnosis using AI
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingMedical Research Council
Mots-clésAssociation (psychology)Coding (social sciences)Information processingComputer scienceMedicinePsychologyNeuroscienceStatisticsMathematicsPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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