Notice bibliographique
Résumé
1L. Rapp is a PhD student, Maintain Aging Research team, and researcher, INSERM Centre for Epidemiology and Population Health Research, Université Toulouse III Paul Sabatier, member, Cancer Ageing and Rejuvenation (CARe) Graduate School, and doctor of dental surgery, Conservative and Restorative Dentistry Department, Geriatric Dentistry, Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse, Toulouse, France; email: [email protected]; ORCID: 0000-0003-0908-694X. 2J.-N. Vergnes is full professor, Maintain Aging Research team, INSERM Centre for Epidemiology and Population Health Research, Université Toulouse III Paul Sabatier, Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse, Toulouse, France, and adjunct professor, Oral Health and Society Division, Faculty of Dentistry, McGill University, Montreal, Quebec, Canada; Twitter: @JnVergnes; ORCID: 0000-0001-7322-6551. See facing page for “The Lipstick,” by Lucie Rapp, DDS, and Jean-Noel Vergnes, DDS, PhD. Commentary first published online March 29, 2022.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,067 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».