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Enregistrement W4282027125 · doi:10.3899/jrheum.220297

Canadian Rheumatology Association Meeting Virtual Conference

2022· article· en· W4282027125 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Pharmaceutical Sciences, University of British ColumbiaDepartment of Medicine, University of TorontoSickkids Research InstituteHospital for Sick ChildrenUniversité LavalMonash UniversityCentre Hospitalier Universitaire de QuébecUniversity of OttawaDalhousie UniversityRadboud UniversiteitMaastricht Universitair Medisch CentrumUniversity of AlbertaBC Children's HospitalHospital for Special SurgeryArthritis Center, Johns Hopkins UniversityFaculty of Medicine, University of British ColumbiaSunnybrook Research InstituteUniversité de LorraineSimon Fraser UniversityMcGill University Health CentreLondon Health Sciences CentreMcGill UniversityYale UniversityUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityUniversiteit MaastrichtJohns Hopkins University
Mots-clésBest practiceMedicineWrightLibrary scienceFamily medicineMedical educationRheumatologyInternal medicineManagementArt historyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 76th Annual Meeting of the Canadian Rheumatology Association was held virtually on February 2–5, 2022. The program consisted of presentations covering original research, symposia, awards, and lectures. Highlights of the meeting include the following 2022 Award Winners: Distinguished Rheumatologist, John G. Hanly and Lori B. Tucker; Distinguished Teacher-Educator, Stephen Aaron; Emerging Investigator, Jessica Widdifield; Ian Watson Award for the Best Abstract on SLE Research by a Trainee, Maher Banjari; Phil Rosen Award for the Best Abstract on Clinical or Epidemiology Research by a Trainee, Molly Dushnicky; Best Abstract by a Rheumatology Resident, Wen Qi; Best Abstract on Basic Science Research by a Trainee, Omar Cruz Correa; Best Abstract by a Post-Graduate Research Trainee, Holly Philpott; Best Abstract on Quality Care Initiatives in Rheumatology, Michael Zeeman; Best Abstract by a Medical Student, Samir Magdy Iskander; Best Abstract by an Undergraduate Student, Daniel Onwuka; Best Abstract by a Rheumatology Post-Graduate Research Trainee, Jennifer Lee; Best Abstract on Research by Young Faculty, Nancy Maltez; Best Abstract on Pediatric Research by Young Faculty, Chelsea DeCoste; Best Abstract on Spondyloarthritis Research, Vanessa Ocampo; Practice Reflection Award, Gold, Bailey Dyck. Lectures and other events included: Keynote Lecture by Grace Wright: Towards Equity: Is Everyone in the Rheum Paving the Path to Equity with Diversity?; State of the Art Lecture by Tuhina Neogi: Pain Across the Spectrum of Rheumatic Diseases; Dunlop-Dottridge Lecture by Simon Carette: Vasculitis: What Have We Learned in the Past 50 Years?; and the Great Debate: Be it Resolved that the Rheumatology Healthcare Provider Is Responsible for Prescribing and Monitoring Physical Activity. Arguing for: Claire LeBlanc and Laura Passalent, and against: Arthur Bookman and Marie Clements-Baker. Topics including rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, systemic sclerosis, Sjögren syndrome, psoriatic arthritis, spondyloarthritis, vasculitis, osteoarthritis, fibromyalgia, and their respective diagnoses, treatments, and outcomes are reflected in the abstracts, which we are pleased to publish in this issue ofThe Journal of Rheumatology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3500,100

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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