Enregistrement W4387775348 · doi:10.2196/50515

Authors’ Response to Peer Reviews of “Seroprevalence of SARS-CoV-2 in Niger State: Pilot Cross-Sectional Study”

2023· article· en· W4387775348 sur OpenAlexvenueno aff

Hussaini Majiya, Mohammed Aliyu‐Paiko, Tochukwu Vincent Balogu, Dickson Achimugu Musa, Ibrahim Maikudi Salihu, Abdullahi Abubakar Kawu, Ishaku Yakubu Bashir, Aishat Rabiu Sani, Baba J, Amina Tako Muhammad, Fatimah Ladidi Jibril, Ezekiel Bala, Nuhu George Obaje, Yahaya Badeggi Aliyu, Ramatu Gogo Muhammad, Hadiza Mohammed, Usman Naji Gimba, Abduljelili Uthman, Hadiza Muhammad Liman, Sule Alfa Alhaji, Joseph Kolo James, Muhammad Muhammad Makusidi, Mohammed Danasabe Isah, Ibrahim Abdullahi, Umar Ndagi, Bala Waziri, Chindo Ibrahim Bisallah, Naomi John Dadi-Mamud, Kolo Ibrahim, Abu Kasim Adamu

Notice bibliographique

RevueJMIRx Med · 2023

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésCross-sectional studySeroprevalenceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthMedicineGeographyStatisticsMathematicsInternal medicineImmunology

DOI10.2196/50515

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMétarecherche

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,986

Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,014	0,181
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,002	0,002
Bibliométrie	0,002	0,001
Études des sciences et des technologies	0,004	0,002
Communication savante	0,005	0,002
Science ouverte	0,002	0,003
Intégrité de la recherche	0,011	0,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,041	0,021

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.

Tête enseignante Opus0,187

Tête enseignante GPT0,479

Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_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 découle