Notice bibliographique
Résumé
I sometimes feel that I am so dominated by circumstances and coincidences that I have little free choice, for example, when approaching an editorial. A case in point was a few days last month during which I attended a well‐sponsored meeting of the Ontario Lung Association, reviewed a couple of papers reporting drug trials, read of the threats of litigation made by pharmaceutical companies to two Ontario researchers, heard of a public apology made by the New England Journal of Medicine regarding reviewers′ conflicts of interest and received a critical letter from Dr Rob McFadden, an associate editor of the Canadian Respiratory Journal, about a sponsored publication that accompanied the last issue of 1999. All this I suppose reflects our rather ambivalent relationship with the pharmaceutical industry that supports many professional and academic programs but clearly expects some returns in addition to corporate tax benefits. We are now dependent on the industry′s financial backing for academic and professional meetings that have become so large that they require large and expensive venues. But then the industry has the right to expect some return on its "investment" in such meetings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».