5th Asian Oceanian Congress of Neuropathology along with the 5th Annual Conference of the Neuropathology Society of India - Meeting Abstracts, September 24–26, 2021
Notice bibliographique
Résumé
was held in virtual mode on September 24-26, 2021, at National Institute of Mental Health and Neurosciences (NIMHANS), Bangalore, India, hosted by the Department of Neuropathology. It had 361 attendees from 20 countries from Asia and Oceania including India. The event brought together pathologists, clinicians and neuroscientists from all over Asia and Oceania with invited speakers from the USA, Germany and Canada. The program was very comprehensive and covered advances in the fields of neurooncology with emphasis on the upcoming WHO 2021 classification of CNS tumors, neuromuscular disorders, epilepsy and neurodegenerative disorders through key note addresses and symposia that featured 78 distinguished international and national faculty sharing their expertise. In addition, there were case-based learning modules, opportunities for paper presentations and poster sessions for young faculty and postgraduates with several awards for young investigators, best papers and posters. A highlight of the conference was a unique debate on the hot topic of the decade: Methylation-based classification of CNS tumors and a panel discussion on COVID-19. The participants were highly appreciative of the academic content.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,027 |
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 ».