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Enregistrement W4238950407 · doi:10.25011/cim.v41i4.32220

Proceedings from the 8th Annual University of Calgary Leaders in Medicine Research Symposium

2018· article· en· W4238950407 sur OpenAlexaffvenueabout
Lindsey Logan, Samuel K. Jensen, Noreen Singh, Michael A. Peplowski, Doreen M. Rabi, Bryan G. Yipp, Morley D. Hollenberg, Paul L. Beck

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLibrary scienceGerontologyMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On November 14, 2016, the Leaders in Medicine (LIM) program at the Cumming School of Medicine, University of Calgary hosted its 8th Annual Research Symposium. Professor Stephen Sawcer, Professor of Neurological Genetics at the University of Cambridge and an Honorary Consultant Neurologist at Addenbrooke's Hospital, was the keynote speaker and presented a lecture entitled, "Multiple sclerosis genetics - prospects and pitfalls". This was not only a cutting edge address on genetics but also a thoughtful overview on Dr. Sawcer's career and career choices. We were extremely grateful for the opportunity to have Dr. Sawcer participate in our annual symposium.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,021

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 Opus0,606
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,092 · 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
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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