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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

The original version of this article unfortunately contained mistakes in the author affiliations. The original article has been corrected.

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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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,043

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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