Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf
Notice bibliographique
Résumé
ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Alcocer-Salas M, Santiago-Benitez MJ, Zepeda-Torres JM. Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny. 2022;109(4):310-315. doi:10.5114/dr.2022.123986. APA Alcocer-Salas, M., Santiago-Benitez, M. J., & Zepeda-Torres, J. M. (2022). Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny, 109(4), 310-315. https://doi.org/10.5114/dr.2022.123986 Chicago Alcocer-Salas, Michelle, Mary J Santiago-Benitez, and José M Zepeda-Torres. 2022. "Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf". Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny 109 (4): 310-315. doi:10.5114/dr.2022.123986. Harvard Alcocer-Salas, M., Santiago-Benitez, M., and Zepeda-Torres, J. (2022). Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny, 109(4), pp.310-315. https://doi.org/10.5114/dr.2022.123986 MLA Alcocer-Salas, Michelle et al. "Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf." Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny, vol. 109, no. 4, 2022, pp. 310-315. doi:10.5114/dr.2022.123986. Vancouver Alcocer-Salas M, Santiago-Benitez M, Zepeda-Torres J. Late onset non-familiar acrokeratosis verruciformis of Hopf. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny. 2022;109(4):310-315. doi:10.5114/dr.2022.123986.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».