Notice bibliographique
Résumé
Reply: We thank Drs Venditolli, Lavigne, and Roy for their comments regarding our article.1 They have correctly pointed out the unit error we unfortunately failed to note in the editing process. The units should have been nmol/L. We agree it is difficult to compare much of the literature on serum ion levels because of the vast methods of collection, analysis, and units used. It may be prudent for those involved in this type of research to agree to a set unit of measurement for published material, therefore stopping the reader from having to make complex calculations to ensure correct comparisons. We also agree including the standard deviations from the mean would be useful and probably should have been included. However, we are uncertain high levels indicate increased risk of metal ion-related complications and are unaware of any evidence supporting this view. Some of our patients did start with higher than expected preoperative levels and these patients subsequently had some of the highest postoperative levels, but we have no evidence at 4 years that this is a cause for concern. However, with a small sample size, we must be careful not to extrapolate the data too far. A much larger prospective study incorporating, different head sizes, weights, gender, and metallurgy is required before we can safely answer questions like this. D. L. Back, FRCS Ed Guy's and St Thomas' Hospital Worcester, United Kingdom; D. A. Young, FAOrthA Melbourne Orthopaedic Group Melbourne, Australia; and A. Shimmin, FAOrthA Melbourne Orthopaedic Group Melbourne, Australia
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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 | 0,004 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».