Enregistrement W4311909246 · doi:10.1016/s2152-2650(22)01761-x

Editorial Board

2022· paratext· en· W4311909246 sur OpenAlexaff

Sundar Jagannath, Hagop M. Kantarjian, Sagar Lonial, Brad S. Kahl, St Louis, Jeremy S. Abramson, Martha Arellano, Paul M. Barr, New York, Ali Bazarbachi, Kristie A. Blum, Georgia Chari, Raymond L. Comenzo, Pierre Fenaux, Guillermo Garcia‐Manero, Francesca Gay, Morie A. Gertz, Armin Ghobadi, Wolfgang Hiddemann, Dieter Hoelzer, Rami S. Komrokji, Florida Krishnan, California Martin, Susan O'brien, Enrique M. Ocio, Ching‐Hon Pui, Josep‐María Ribera, Moshe Talpaz, Ann Arbor, Julie M. Vose, Omaha Nebraska, William Wierda, Jasmine Zain, Anjali Cleveland, Augustin Avilés, Col Juárez, Mexico Hamdy, F Azim, Stefan K. Barta, Pennsylvania Philadelphia, Tampa Rachid Baz, Florida Bazarbachi, Meral Beksaç, James R. Berenson, Michael Bishop, J Björkholm, Joan Bladé, Mario Boccadoro, Prithviraj Bose, Danielle M. Brander, Carolina Caimi, Amanda F. Cashen, Franco Cavalli, Robert Chen, Jonathan Duarte, Atlanta Cohen, Georgia Cook, Jan J. Cornelissen, Naval Daver, Catherine Diefenbach, Meletios Α. Dimopoulos, Courtney D. DiNardo, T. Martin, Heinz Dreyling, Hermann Einsele, Ahmet Eskazan, Christopher R. Flowers, Georgia Foran, Florida Jacksonville, Anton Hagenbeek, Mehdi Hamadani, Alex F. Herrera, Carraway Hetty, Brian T. Hill, Ohio Ho, New South, Wales Hong, Steve Horwitz, Tanin Intragumtornchai, Elias Jabbour, Nitin B. Jain, Sima Jeha, Douglas Joshua, Tapan M. Kadia, Manali Kamdar, Aurora Colorado, Efstathios Kastritis, Vaishalee P. Kenkre, Nadia Khan, Issa F. Khouri, Texas Komrokji, Florida Kostakoglu, Robert Kridel, Daniel J. Landsburg, Matthew A. Lunning, Aaron Nebraska, San Francisco, David G. Maloney, Peter McLaughlin, Neha Mehta-Shah, Giampaolo Merlini, Roberto Mina, Philippe Moreau, Loretta J. Nastoupil, Paola Neri, Andrei Novik, Gr Zegor Z Nowakowski, Steven Park, Concord North, Carolina Patnaik, Charlotte Pawlyn, Naveen Pemmaraju, Daniel O. Persky, A.W. Phillips, Craig A. Portell, Barbara Pro, Pia Raanani, S. Vincent Rajkumar, Minnesota Ravandi, Nishitha Reddy, Peter A. Riedell, Gail J. Roboz, Mark Roschewski, Philippe Rousselot, Valeria Santini, Phillip Scheinberg, John Seymour, Bijal Shah, Georgia Shah, Jamile M. Shammo, Mitchell R. Smith, Sonali Smith, Pieter Sonneveld, David P. Steensma, Richard Stone, Jakub Svoboda, Pennsylvania Swinnen, Maryland Tam, Philip A. Thompson, Kensei Tobinai, Suzanne Trudel, Toronto Ontario, Eunice S. Wang, Nina D. Wagner‐Johnston, Maryland Chng, Wee Joo, M Chb, Dennis D. Weisenburger, Agnieszka Wierzbowska, David Yang, Pier Luigi Zinzani, Emanuele Zucca, Jaichand Ramsaroop

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2022

Typeparatext

Langueen

DomaineEconomics, Econometrics and Finance

ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies

Établissements canadiensCalgary Laboratory Services

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésEditorial boardComputer scienceLibrary science

DOI10.1016/s2152-2650(22)01761-x

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)0,004

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024

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: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,740

Score d'incertitude au seuil0,868

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,004	0,024
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,002	0,001
Études des sciences et des technologies	0,002	0,001
Communication savante	0,008	0,003
Science ouverte	0,002	0,002
Intégrité de la recherche	0,006	0,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,260	0,197

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 Opus0,050

Tête enseignante GPT0,279

Écart entre enseignants0,230 · 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