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Enregistrement W4317390901 · doi:10.5114/pg.2023.124244

Risk calculator score in colorectal surgery: which model?

2023· article· en· W4317390901 sur OpenAlexaboutno aff
Danilo Coco, Silvana Leanza

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCalculatorColorectal surgeryInternal medicineGastroenterologyAbdominal surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Coco D, Leanza S. Risk calculator score in colorectal surgery: which model?. Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny. 2023. doi:10.5114/pg.2023.124244. APA Coco, D., & Leanza, S. (2023). Risk calculator score in colorectal surgery: which model?. Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny. https://doi.org/10.5114/pg.2023.124244 Chicago Coco, Danilo, and Silvana Leanza. 2023. "Risk calculator score in colorectal surgery: which model?". Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny. doi:10.5114/pg.2023.124244. Harvard Coco, D., and Leanza, S. (2023). Risk calculator score in colorectal surgery: which model?. Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny. https://doi.org/10.5114/pg.2023.124244 MLA Coco, Danilo et al. "Risk calculator score in colorectal surgery: which model?." Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny, 2023. doi:10.5114/pg.2023.124244. Vancouver Coco D, Leanza S. Risk calculator score in colorectal surgery: which model?. Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny. 2023. doi:10.5114/pg.2023.124244.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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