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Enregistrement W4313399317 · doi:10.5114/pjr.2022.123570

Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain “brain fog” in neuro-COVID

2022· article· en· W4313399317 sur OpenAlexaboutno aff
Josef Finsterer

Notice bibliographique

RevuePolish Journal of Radiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SpectroscopyMagnetic resonance imagingNuclear magnetic resonance spectroscopyMetabolomicsMedicineFunctional magnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceBiologyBioinformaticsRadiologyInternal medicinePhysicsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Finsterer J. Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain "brain fog" in neuro-COVID. Polish Journal of Radiology. 2022;87(1):670-671. doi:10.5114/pjr.2022.123570. APA Finsterer, J. (2022). Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain "brain fog" in neuro-COVID. Polish Journal of Radiology, 87(1), 670-671. https://doi.org/10.5114/pjr.2022.123570 Chicago Finsterer, Josef. 2022. "Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain "brain fog" in neuro-COVID". Polish Journal of Radiology 87 (1): 670-671. doi:10.5114/pjr.2022.123570. Harvard Finsterer, J. (2022). Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain "brain fog" in neuro-COVID. Polish Journal of Radiology, 87(1), pp.670-671. https://doi.org/10.5114/pjr.2022.123570 MLA Finsterer, Josef. "Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain "brain fog" in neuro-COVID." Polish Journal of Radiology, vol. 87, no. 1, 2022, pp. 670-671. doi:10.5114/pjr.2022.123570. Vancouver Finsterer J. Metabolomics by magnetic resonance spectroscopy may not sufficiently explain "brain fog" in neuro-COVID. Polish Journal of Radiology. 2022;87(1):670-671. doi:10.5114/pjr.2022.123570.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,016

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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