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Enregistrement W4292834599 · doi:10.22541/au.166123092.22937343/v1

Implementation of the web-based calculator estimating odds ratio of severe COVID-19 for unvaccinated individuals in a country with high coronavirus-related death toll

2022· preprint· en· W4292834599 sur OpenAlexaff
Marcin Moniuszko, Mirosław Kwaśniewski, Urszula Korotko, Karolina Chwiałkowska, Magdalena Niemira, Jerzy Jaroszewicz, Barbara Sobala‐Szczygieł, Beata Puzanowska, Anna Moniuszko‐Malinowska, Sławomir Pancewicz, Anna Parfieniuk‐Kowerda, Diana Martonik, Dorota Zarębska‐Michaluk, Krzysztof Simon, Monika Pazgan−Simon, Iwona Mozer‐Lisewska, Maciej Bura, Agnieszka Adamek, Krzysztof Tomasiewicz, Małgorzata Pawłowska, Anna Piekarska, Aleksandra Berkan‐Kawińska, Andrzej Horban, Justyna Kowalska, Regina Podlasin, Piotr Wasilewski, Arsalin Azzadin, Mirosław Czuczwar, Michał Borys, Paweł Piwowarczyk, Sławomir Lech Czaban, Jacek Bogocz, Magdalena Ochab, Anna Kruk, Sandra Uszok, Agnieszka Bielska, Anna Szałkowska, Justyna Raczkowska, Gabriela Sokołowska, Joanna Chorostowska‐Wynimko, Aleksandra Jezela‐Stanek, Adriana Rozy, Urszula Lechowicz, Urszula Połowianiuk, Agnieszka Tycińska, Kamil Grubczak, Aleksandra Starosz, Wiktoria Izdebska, Tadeusz F. Krzemiński, Jean Bousqet, Genoveffa Franchini, Jennifer Hadlock, Adam Krętowski, Mübeccel Akdiş, Cezmi A. Akdiş, Milena Sokołowska, Andrzej Eljaszewicz, Robert Flisiak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensAdler
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalculatorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Death tollTollOdds ratio2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)OddsCoronavirusVirologyPandemicMedicineComputer scienceEnvironmental healthInternal medicineImmunologyLogistic regressionOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

implementation-of-the-web-based-calculator-estimating-odds-ratio-ofsevere-covid-19-for-unvaccinated-individuals-in-a-country-with-high-coronavirus-relateddeath-toll

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,009

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,450
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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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