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Enregistrement W4309087219 · doi:10.1186/s12014-022-09378-6

Correction: The dynamic changes and sex differences of 147 immune-related proteins during acute COVID-19 in 580 individuals

2022· erratum· en· W4309087219 sur OpenAlexaff
Guillaume Butler‐Laporte, Edgar Gonzalez‐Kozlova, Chen‐Yang Su, Sirui Zhou, Tomoko Nakanishi, Elsa Brunet‐Ratnasingham, David Morrison, Lætitia Laurent, Jonathan Aflalo, Marc Aflalo, Danielle Henry, Yiheng Chen, Julia Carrasco-Zanini, Yossi Farjoun, Maik Pietzner, Nofar Kimchi, Zaman Afrasiabi, Nardin Rezk, Meriem Bouab, Louis Petitjean, Charlotte Guzman, Xiaoqing Xue, Chris Tselios, Branka Vulesevic, Olumide Adeleye, Tala Abdullah, Noor Almamlouk, Yara Moussa, Chantal DeLuca, Naomi Duggan, Erwin Schurr, Nathalie Brassard, Madéleine Durand, Diane M. Del Valle, Ryan C. Thompson, Mario A. Cedillo, Eric E. Schadt, Kai Nie, Nicole W. Simons, Konstantinos Mouskas, Nicolas Zaki, Manishkumar Patel, Hui Xie, Jocelyn Harris, Robert Marvin, Esther Cheng, Kevin Tuballes, Kimberly Argueta, Ieisha Scott, Celia M.T. Greenwood, Clare Paterson, Michael Hinterberg, Claudia Langenberg, Vincenzo Forgetta, Vincent Mooser, Thomas U. Marron, Noam D. Beckmann, Ephraim Kenigsberg, Alexander W. Charney, Seunghee Kim‐Schulze, Miriam Mérad, Daniel E. Kaufmann, Sacha Gnjatic, J. Brent Richards

Notice bibliographique

RevueClinical Proteomics · 2022
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcGill Genome CentreUniversité de MontréalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Immune systemProteomics2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineData scienceComputational biologyBioinformaticsImmunologyBiologyComputer scienceVirologyPathologyGeneticsDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,034

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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