Notice bibliographique
Résumé
It seems that we hear news reports of disasters in IVF clinics almost weekly. Public concern over these reports has resulted in governments introducing regulation of IVF labs around the world, and within our profession there is a growing recognition of the need for accreditation of IVF labs to ensure that the potential for such errors occurring is minimized. Quality systems, which have an inherent role in all modern accreditation schemes, are essentially based on the principles of ISO 9000 and related standards. Yet quality management beyond basic assay quality control is often poorly understood by biomedical scientists, especially outside clinical chemistry and pathology laboratories. In particular, risk analysis and minimization are being demanded of IVF labs, but many IVF scientists have only limited understanding of how to go about these tasks. Perhaps this is because the majority of scientists working in clinical IVF labs have come from academic/research backgrounds and, as a consequence, many have limited experience of the practicalities of laboratory management – and even fewer have any formal training in it. Certainly IVF has evolved rapidly over the last two-and-a-half decades or so: from its beginnings as a highly experimental procedure in the late 1970s, culminating in the birth of Louise Brown on 25 July 1978 (Edwards and Steptoe, 1980), to a rapidly expanding field of research and clinical practice that swept the world in the 1980s and was consolidated as a routine clinical service in the 1990s.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,366 | 0,204 |
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 ».