Correspondence
Notice bibliographique
Résumé
Todorich, Bozho MD, PhD1; Thanos, Aristomenis MD1; Yonekawa, Yoshihiro MD1; Thomas, Benjamin J. MD1; Faia, Lisa J. MD1; Chang, Emmanuel MD2; Shulman, Julia MD3; Olsen, Karl R. MD4; Blair, Michael P. MD5; Shapiro, Michael P. MD5; Ferrone, Philip MD6; Vajzovic, Lejla MD7; Toth, Cynthia A. MD7; Lee, Thomas C. MD8; Robinson, Joshua MD9; Hubbard, Baker MD9; Kondo, Hiroyuki MD10; Besirli, Cagri G. MD, PhD11; Nudleman, Eric MD, PhD12; Wong, Sui Chien MD13,14,15; Kusaka, Shunji MD16; Walsh, Mark MD, PhD17; Chan, R. V. Paul MD18; Berrocal, Audina MD19; Caputo, George MD20; Murray, Timothy G. MD, MBA21; Sears, Jonathan MD22; Schunemann, Roberto MD23; Harper, Clio A. III MD24; Kychental, Andres MD25; Dorta, Paola MD26; Cernichiaro-Espinosa, Linda A. MD27; Wu, Wei-Chi MD, PhD28,29; Campbell, J. Peter MD, MPH, MA30; Martinez-Castellanos, Maria A. MD31,32; Quiroz-Mercado, Hugo MD32; Hayashi, Hidyuki MD33; Quiram, Polly MD, PhD34; Amphornphruet, Atchara MD35; Hartnett, Mary E. MD36; Tsui, Irena MD37; Ells, Anna MD38; John, Vishak MD39; Moshfeghi, Darius MD40; Capone, Antonio Jr MD1; Drenser, Kimberly A. MD, PhD1; Trese, Michael T. MD1 Author Information
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,709 | 0,485 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».