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Enregistrement W4223500776 · doi:10.1016/j.bcp.2022.115015

Obesity II: Establishing causal links between chemical exposures and obesity

2022· review· en· W4223500776 sur OpenAlexafffund
Jerrold J. Heindel, Sarah Howard, Keren Agay‐Shay, Juan Pedro Arrebola, Karine Audouze, Patrick J. Babin, Robert Barouki, Amita Bansal, Étienne Blanc, Matthew C. Cave, Saurabh Chatterjee, Nicolas Chevalier, Mahua Choudhury, David Collier, Xavier Coumoul, Gabriella Garruti, Michael Gilbertson, Lori Hoepner, Alison C. Holloway, George Howell, Christopher D. Kassotis, Min Ji Kim, Dominique Lagadic‐Gossmann, Sophie Langouët, Antoine Legrand, Zhuorui Li, Hélène Le Mentec, Lars Lind, Peter Lind, Robert H. Lustig, Corinne Martin‐Chouly, Vesna Munić Kos, Normand Podechard, Troy A. Roepke, Robert M. Sargis, Anne P. Starling, Craig R. Tomlinson, Charbel Touma, Jan Vondráček, Frederick vom Saal, Bruce Blumberg

Notice bibliographique

RevueBiochemical Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Institute of Food and AgricultureNational Cancer InstituteNorris Cotton Cancer CenterGrantová Agentura České RepublikyEuropean CommissionNational Institute of Environmental Health SciencesEuropean Food Safety AuthorityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésObesityOvereatingEndocrine systemEndocrinologyBiologyMedicineEnvironmental healthInternal medicineHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,352 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations191
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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