Correction: “The 5th edition of The World Health Organization Classification of Haematolymphoid Tumours: Lymphoid Neoplasms” Leukemia. 2022 Jul;36(7):1720–1748
Notice bibliographique
Résumé
At the time of original publication, there was an incomplete listing of contributing authors and their institutions. This revision corrects those omissions. 1. Dr Ritsuro Suzuki, Department of Hematology & Oncology, Shimane University School of Medicine, Shimane, Japan, was regrettably omitted from the main author list; 2. Dr Arianna Di Napoli, Department of Clinical and Molecular Medicine, Sapienza University, School of Medicine and Psychology, Sant’Andrea Hospital, Rome, Italy, was incorrectly included as a contributor in the author contribution list, and instead should be a coauthor in the main author list; 3. Dr Luis M. Allende, a contributor in the author contribution list, was assigned with an incorrect affiliation, and the correct affiliation is 70 Immunology Department, Hospital 12 de Octubre, imas12, Madrid, Spain; 4. Dr Aanchal Kakkar, a contributor in the author contribution list, was assigned with an incorrect affiliation, and the correct affiliation is Pathology, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India.
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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 | 0,004 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,031 |
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 ».