A 3-year-old girl with an axillary lymph node
Notice bibliographique
Résumé
Journal Article A 3-year-old girl with an axillary lymph node Get access Esther Vaugon, MD, Esther Vaugon, MD Division of Pediatric Infectious Diseases, Department of Pediatrics, CHU Sainte-Justine, Université de Montreal, Montreal, Quebec, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Ana C Blanchard, MD MSc, Ana C Blanchard, MD MSc Division of Pediatric Infectious Diseases, Department of Pediatrics, CHU Sainte-Justine, Université de Montreal, Montreal, Quebec, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Matthew Magyar, MD Matthew Magyar, MD Division of Pediatric Infectious Diseases, Department of Pediatrics, CHU Sainte-Justine, Université de Montreal, Montreal, Quebec, CanadaDivision of Microbiology, Department of Laboratory Medicine, CHU Sainte-Justine, Université de Montreal, Montreal, Quebec, Canada Correspondence: Matthew Magyar, Pediatric Infectious Disease and Medical Microbiologist, CHU Ste-Justine, 3175 chemin de la Côte-Sainte-Catherine, Montréal, Quebec H3T 1C5, Canada. Telephone (514) 345-4931 ext. 117548, e-mail matthew.magyar@umontreal.ca Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Paediatrics & Child Health, Volume 27, Issue 7, December 2022, Pages 389–390, https://doi.org/10.1093/pch/pxac090 Published: 26 August 2022 Article history Received: 02 May 2022 Accepted: 04 August 2022 Published: 26 August 2022
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».