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Enregistrement W4240624160 · doi:10.5858/2007-131-1630b-ir

In Reply

2007· article· en· W4240624160 sur OpenAlexaff
A R Gibbs, Richard Attanoos, Andrew Churg, Hans Weill

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensVancouver Hospital and Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerEmotiveAsbestosisMedicineSampling (signal processing)AsbestosLexisLungPathologyEpistemologyInternal medicinePhilosophyComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Reply.—We would like to respond to the various points in the letter by Greenberg.The letter obfuscates and misrepresents what we set out to do in terms of examining critically the strength of the “Helsinki Criteria” for attributing lung cancer to asbestos exposure. It does not discuss our specific examination of each of the criteria and appears to be more emotive than scientific. It does not provide any alternative criteria or explain why we are wrong in our criticisms.The letter implies that we said that lung cancers in asbestosis were “scar cancers.” This is not the case, rather the opposite. We consider that the cascade of events within the lung is diffuse and not focal leading to the inflammation-fibrosis-carcinogenesis process. This does not need to be proximate to the bronchial epithelium where the bronchial tumor arises. The growth factors and cellular events within the lung parenchyma are generalized and are initiated by the fibers deposited deep within the lung.Many of the epidemiologic studies that examined dose-response relationships between employment and the development of the lung cancer used employment records and industry sampling data. However, it was not appreciated at the time sampling was conducted that there were problems in assessing true airborne exposures by those methods. However, the authors of the Helsinki criteria did have modern measurements and up-to-date information to work with and, in our opinion, came to conclusions not supported by the data.The authors have no relevant financial interest in the products or companies described in this article.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0390,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,017

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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