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Enregistrement W4243819229 · doi:10.21203/rs.3.rs-537397/v2

Using genetics to uncouple higher adiposity from its adverse metabolic effects and understand its role in metabolic and non-metabolic disease.

2021· preprint· en· W4243819229 sur OpenAlexafffund
Susan F. Martin, Jessica Tyrrell, E. Louise Thomas, Matthew J. Bown, Andrew R. Wood, Robin N. Beaumont, Lam C. Tsoi, Philip E. Stuart, James T. Elder, Philip Law, Richard S. Houlston, Christopher Kabrhel, Nikos Papadimitriou, Marc J. Gunter, Caroline J. Bull, Joshua A. Bell, Emma E. Vincent, Naveed Sattar, Malcolm G. Dunlop, Ian Tomlinson, Jimmy D. Bell, Timothy M. Frayling, Hanieh Yaghootkar

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteInstituto de Salud Carlos IIIAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaCancer Council VictoriaOntario Ministry of Research and InnovationNational Health and Medical Research CouncilWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionChonnam National University Hwasun HospitalHellenic Health FoundationBiobanco VascoJunta de Castilla y LeónBrigham and Women's HospitalWereld Kanker Onderzoek FondsWorld Health OrganizationXarxa de Bancs de Tumors de CatalunyaXunta de GaliciaDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroNordForskVetenskapsrådetMutuelle Générale de l'Education NationaleBundesministerium für Bildung und ForschungMinisterio de Economía y CompetitividadCancerfondenUniversity of CambridgeZonMwCanadian Cancer Society Research InstituteInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleChonnam National UniversityCentres de Recerca de CatalunyaUmeå UniversitetMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyEuropean CommissionGeneralitat de CatalunyaFood Standards AgencyGénome QuébecInstitut Gustave-RoussyGrantová Agentura České RepublikyJohns Hopkins UniversityCentre International de Recherche sur le CancerLigue Contre le CancerDeutsches KrebsforschungszentrumHarvard T.H. Chan School of Public HealthFlorida Department of HealthNational Institutes of HealthMike and Josie Harper Cancer Research InstituteUniversity of PittsburghUniversity of ExeterWorld Cancer Research Fund InternationalMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterMcGill UniversityU.S. Department of Health and Human ServicesAmerican Institute for Cancer ResearchDamon Runyon Cancer Research FoundationKWF KankerbestrijdingWageningen University and ResearchCancer Research UKInnovative Medicines InitiativeAmerican Cancer SocietyUniversity of South Florida
Mots-clésMetabolic diseaseDiseaseMetabolic syndromeGeneticsMedicineObesityBiologyBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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