Insights in Pediatric Rheumatology: 2021
Notice bibliographique
Résumé
We are now entering the third decade of the 21st Century, and, especially in the last years, the achievements made by scientists have been exceptional, leading to major advancements in the fast-growing field of Pediatrics.Frontiers has organized a series of Research Topics to highlight the latest advancements in research across the field of Pediatrics, with articles from the Associate Members of our accomplished Editorial Boards. This editorial initiative of particular relevance, led by Prof. Rolando Cimaz, Specialty Chief Editor of the Pediatric Cardiology section, together with Prof. Marco Cattalini, is focused on new insights, novel developments, current challenges, latest discoveries, recent advances, and future perspectives in the field of Pediatric Rheumatology.The Research Topic solicits brief, forward-looking contributions from the editorial board members that describe the state of the art, outlining, recent developments and major accomplishments that have been achieved and that need to occur to move the field forward. Authors are encouraged to identify the greatest challenges in the sub-disciplines, and how to address those challenges.The goal of this special edition Research Topic is to shed light on the progress made in the past decade in the Pediatric Rheumatology field, and on its future challenges to provide a thorough overview of the field. This article collection will inspire, inform and provide direction and guidance to researchers in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».