Notice bibliographique
Résumé
Click to increase image sizeClick to decrease image size Additional informationNotes on contributorsWilliam BendaF. U. Alakbarov is Head Scientific Officer, expert in the Oriental and Folk Medicine, Institute of Manuscripts of the Azerbaijan Academy of Sciences, 8 Istiglaliyat str., Baku, 370001, Azerbaijan.At the time of writing Liya Davydov was PharmD candidate, College of Pharmacy and Allied Health Professions, St. John's University. Currently, she is Pharmacy Practice Resident, Mount Sinai Medical Center, New York, NY.Ila Mehra Harris is Assistant Professor, Department of Pharmaceutical Care & Health Systems, College of Pharmacy, and Clinical Assistant Professor, Department of Family Practice & Community Health, Medical School, University of Minnesota, Minneapolis, MN.Colin J. Briggs is Professor of Pharmacy, Faculty of Pharmacy, University of Manitoba. Recently he completed a secondment to Health Canada, as Senior Science Advisor in the Therapeutics Products Programme with special responsibility for complementary medicines.Gemma Briggs is Research Assistant, IMPACT, The Injury Prevention Centre of Children's Hospital, 501G-715 John Buhler Research Centre, Winnipeg, MB, Canada.Mary Chavezis Professor of Pharmacy Practice, Director of Complementary Medicine Education and Research, The Center for the Advancement of Pharmacy Practice, Midwestern University, College of Pharmacy Glendale, Glendale, AZ 85308.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».