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Enregistrement W4220844337 · doi:10.1016/j.jcct.2022.03.004

The Journal of cardiovascular computed tomography: A year in review 2021

2022· editorial· en· W4220844337 sur OpenAlexaff
Márton Kolossváry, Anna Reid, Andrea Baggiano, Prashant Nagpal, Arzu Canan, Subhi J. Al’Aref, Daniele Andreini, João L. Cavalcante, Carlo N. De Cecco, Anjali Chelliah, Marcus Y. Chen, Andrew D. Choi, Damini Dey, Timothy Fairbairn, Maros Ferencik, Heidi Gransar, Harvey S. Hecht, Jonathan Leipsic, Michael T. Lu, Mohamed Marwan, Pál Maurovich‐Horvat, Ming‐Yen Ng, Edward Nicol, Gianluca Pontone, Rozemarijn Vliegenthart, Seamus P. Whelton, Michelle C. Williams, Armin Arbab‐Zadeh, Kanwal M. Farooqi, Jonathan Weir‐McCall, Gudrun Feuchtner, Todd C. Villines

Notice bibliographique

RevueJournal of cardiovascular computed tomography · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNHLBI Division of Intramural ResearchAbbott VascularHong Kong GovernmentIsrael Cancer Research FundDepartment of Health and Social CareDivision of Intramural Research, National Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute for Health and Care ResearchAbbott Northwestern Hospital FoundationSiemens Medical Solutions USAHealth and Medical Research FundBritish Heart FoundationBoston Scientific CorporationEdwards LifesciencesGeneral ElectricNational Institutes of HealthMedtronicAstraZenecaSiemens HealthineersNational Heart, Lung, and Blood InstituteNIHR Cambridge Biomedical Research CentreKowa CompanyBayer FundFood and Health BureauNorthwestern University
Mots-clésEditorial boardMedicineCoronary artery diseaseComputed tomographyImpact factorMedical physicsLibrary scienceRadiologyCardiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aims to summarize original articles published in the Journal of Cardiovascular Computed Tomography (JCCT) for the year 2021, focusing on those that had the most scientific and educational impact. The JCCT continues to expand; the number of submissions, published manuscripts, cited articles, article downloads, social media presence, and impact factor continues to increase. The articles selected by the Editorial Board of the JCCT in this review focus on coronary artery disease, coronary physiology, structural heart disease, and technical advances in cardiovascular CT. In addition, we highlight key consensus documents and guidelines published in the Journal in 2021. The Journal recognizes the tremendous work done by each author and reviewer this year - thank you.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,010

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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