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Enregistrement W4254178845 · doi:10.1136/bmj.d628

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2011· article· en· W4254178845 sur OpenAlexaboutno aff
L. C. Claridge

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceBest practiceWatsonMedicineMedical educationFamily medicinePolitical scienceLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 70th Annual Meeting of The Canadian Rheumatology Association (CRA) was held at the Fairmont Chateau Frontenac, Quebec City, Quebec, Canada, February 4–7, 2015. The program consisted of presentations covering original research, symposia, awards, and lectures. Highlights of the meeting include 2015 Award Winners: Distinguished Rheumatologist Award: Carter Thorne; Distinguished Investigator Award: Hani El-Gabalawy; Teacher-Educator Award: Andrew E. Thompson; Young Investigator Award: Sindhu Johnson; Summer Studentship Mentor Award: Lori Albert; Innovation in Education Award: Henry Averns; Best Abstract for Basic Science Research by a Trainee: Sina Rusta-Sallehy; Best Abstract for Research by an Undergraduate Student: Tristan Kerr; Best Abstract for Research by a Rheumatology Resident: Claire Barber; Best Poster by a Medical Student: Dennis Wong; Best Poster by a Post-Graduate Resident: Zainab Alabdurubalnabi; CRA/ARF Best Epidemiology/Health Services Research Award: Evelyn Vinet; CRA/ARF Best Clinical Research Award: Glen Hazelwood; CRA/ARF Best Basic Science Research Award: Carolina Landolt-Marticorena; Ian Watson Award for Best Abstract for SLE Research by a Trainee: Ripneet Puar; Phil Rosen Award for Best Abstract for Clinical or Epidemiology Research by a Trainee: Liam O’Neil. Lectures and more: The 2015 Dunlop Dottridge Lecture: HLA-B27, the Microbiome, and the Pathogenesis of Spondyloarthritis, by James Rosenbaum; Preventing Rheumatoid Arthritis: What We’ll Need to Know Before We Start Navigating this Uncharted Territory, by Distinguished Investigator Awardee Hani El-Gabalawy; and the 2015 State of the Art Lectures: A Genomic Approach to Understanding Rheumatic Disease, by Dr. Virginia Pascual, and Modifiable Risk Factors in RA: You Can Lead a Horse to Water but …, by Michael Vallis. The Great Debate: Treat Pre-RA vs Not Treat Pre-RA. Arguing for: Volodko Bakowsky and Derek Haaland; Against: Hani El-Gabalawy and Rob McDougall. The contributions presented at the meeting are reflected in the abstracts, which we are pleased to publish in this issue.

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)0,077
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0330,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,027

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2011
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