MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231147784 · doi:10.1038/s41374-020-0395-6

Abstracts from USCAP 2020: Neuropathology and Ophthalmic Pathology (1697-1738)

2020· article· en· W4231147784 sur OpenAlexaff
Jason L. Hornick, Rhonda K. Yantiss, Laura W. Lamps, Cme Subcommittee, Steven D. Billings, Raja R. Seethala, Ilan Weinreb, David Kaminsky, Zubair Baloch, Daniel J. Brat, Ashley Cimino‐Mathews, James R. Cook, Sarah Dry, William C. Faquin, Yuri Fedoriw, Karen Fritchie, Lakshmi Priya, Kunju Anna, Marie Mulligan, Rish K. Pai, David Papke, Vinita Parkash, Carlos Parra‐Herran, Anil V. Parwani, Fnu Aakash, Mei Lin, Meenakshi Bhattacharjee, Leomar Y. Ballester, Mohammed Alshemeili, David Meyronet, Leonidas Arvanitis, Hsiao‐Wei Chen, Carrie Louie, Massimo Apuzzo, Dongqing Gu, Hooi Yew, Jana Portnow, Benham Badie, Raju Pillai, Patricia Aoun, Milhan Telatar, Michelle Afkhami, Sofia Asioli, Doriana Donatella, Di Nanni, Angelo Corradini, Francesca Ambrosi, Diego Mazzatenta, Matteo Zoli, Marco Faustini‐Fustini, Federica Guaraldi, Federico Roncaroli, Sabrina Bergeron, Bryan Arthurs, Debra-Meghan Sanft, Miguel N. Burnier, Timothy Chao, Danielle Fortuna, Rhonda Kean, D. Craig Hooper, Michelle Nagurney, Mark Curtis, Alessia Cimadamore, Antonio Zizzi, Laura Pepi, Rodolfo Montironi, Marina Scarpelli

Notice bibliographique

RevueLaboratory Investigation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurology and Historical Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyPathologyOphthalmic pathologyMedicineOphthalmologyNeuro-ophthalmologyDiseaseGlaucoma

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueLaboratory InvestigationMême sujetNeurology and Historical StudiesTravaux en français237 207