Notice bibliographique
Résumé
Consolato M. Sergi, MD, PhD, MPH, FRCPC, FCAP, is chief of pathology at the Children’s Hospital of Eastern Ontario, full professor of pathology and an adjunct professor of pediatrics at the Universities of Ottawa, Ontario, and Alberta, Canada. He is also a consultant for Standards and Guidelines in Carcinogenesis of Chemical Compounds published by the World Health Organization/International Agency on Research on Cancer (WHO/IARC monographs), Lyon, France. His research interests include hepatic tumors, metabolic diseases, cholangiopathies, organ transplantation, and gut/bile microbiome using cell lines, animal models, and clinical samples. He identified the role of apoptosis in ductal plate malformation of the liver, characterized sialidosis, and found two new genes, WDR62, which encodes a centrosome-associated protein (Nat Genet 2010) and OTX2, mutations of which can contribute to dysgnathia (J Med Genet 2012). Professor Sergi has published more than 350 research/review articles and several books and book chapters. All the royalties from his books go to charities of families and children. He has supervised and mentored many PhD students and clinical fellows. He is also on the editorial boards of several scientific journals.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,208 | 0,127 |
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 ».