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Enregistrement W4251478877 · doi:10.1002/cncy.22058

Issue Information

2018· paratext· en· W4251478877 sur OpenAlexaff
William C. Faquin, Manon Auger, Fadi Brimo, Yonca Kanber, Pierre Fiset, Sophie Camilleri‐Broët, Celeste N. Powers, Esmeralda Buchanan, Daniel Nadolny Managing, Gilda Da, Cunha Santos, Martha B. Pitman, Esther Diana Rossi, Diane D. Davey, Andrew Field, Adele Kraft, Yael Heher, Q Q a, Jeff Krane, Ritu Nayar, Sharon Mount, Mauro Saieg, David Kaminsky, Cytosource Editor, Torill Sauer, Momin T. Siddiqui, Christopher J. VandenBussche, David C. Wilbur, Zubair Baloch, Ricardo H. Bardales, Christine Bergeron, George Birdsong, Massimo Bongiovanni, Lukas Bubendorf, Guoping Cai, Joan Cangiarella, Ivan Chebib, Longwen Chen, William Crabtree, Catherine I. Dumur, Armando Filie, C. W. S. Hartley, Michael O. Idowu, Chris Jensen, Kusum Kapila, Jerzy Klijanienko, Savitri Krishamurthy, Oscar Lin, Xiaoqi Lin, Britt–Marie Ljung, Sara E. Monaco, Michiya Nishino, Christopher N. Otis, Liron Pantanowitz, Marc Pusztaszeri, Andrew A. Renshaw, Jordan Reynolds, Dorothy L. Rosenthal, Sinchita Roy‐Chowdhuri, Beatriz Salvagno, Fernando Schmitt, Mary R. Schwartz, Mary Sidawy, Rosemary Tambouret, Giancarlo Troncone, Paul A. VanderLaan, Philippe Vielh, Vivian Weiß, Jack Yang, Maureen F. Zakowski

Notice bibliographique

RevueCancer Cytopathology · 2018
Typeparatext
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEcology and Conservation Studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationMedicineInformation retrievalLibrary scienceWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ancillary studies play a critical role in the cytologic evaluation of lesions from many different anatomic sites. However, the wide and continually expanding range of ancillary markers available can be daunting for the practicing cytopathologist. The objective of this special issue to provide a series of focused and practical review articles by respected experts in the field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,044

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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