Notice bibliographique
Résumé
M. Donald McGavin, William W. Carlton, James F. Zachary, Thomson’s Special Veterinary Pathology (3rd edition), 755 pages, (Mosby), ISBN 0-323-00560-8, reviewed by Jon S. Patterson, DVM, PhD, DACVP Dawn Merton Boothe, Small Animal Clinical Pharmacology and Therapeutics, 806 pages, (Saunders), ISBN 0-7216-4364-7, reviewed by Ron Johnson, DVM, PhD O.M. Radostits, C.C. Gay, D.C. Blood, K.W. Hinchcliff, Veterinary Medicine: A Textbook of the Diseases of Cattle, Sheep, Pigs, Goats and Horses (9th edition), (WB Saunders), ISBN 0-7020-2604-2, reviewed by John House, BVMS, PhD, DipACVIM Yolande Bishop, ed., The Veterinary Formulary (5th edition), 712 pages, (British Veterinary Medical Association/Pharmaceutical Press), ISBN 0-8536-9451-6, reviewed by Richard Vulliet, PhD, DVM D.W. Scott, W.H. Miler, C.E. Griffin, Muller and Kirk’s Small Animal Dermatology (6th edition), (Harcourt Health Sciences), ISBN 0-7216-7618-9, reviewed by Stephen D. White, DVM, Dipl. ACVD Jerrold M. Ward, Joel F. Mahler, Robert R. Maronpot, John P. Sundberg, eds., Richard M. Fredericksen, imaging and graphics ed., Pathology of Genetically Engineered Mice, 406 pages, (Iowa State University Press), ISBN 0-8138-2521, reviewed by Stephen W. Barthold, DVM, PhD, Dipl. ACVP J.P. Morgan, A. Wind, A.P. Davidson, Hereditary Bone and Joint Diseases in the Dog: Osteochondrosis, Hip Dysplasia, Elbow Dysplasia, (Schlütersche Verlag/Iowa State University Press), ISBN 3-8770-6548-1, reviewed by H.A.W. Hazewinkel, DVM, PhD, DipECVS
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,422 | 0,434 |
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 ».