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Enregistrement W4389039122 · doi:10.1159/000535117

Acknowledgment to Reviewers

2023· article· en· W4389039122 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Vascular Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The editors and Karger Publishers would like to thank the following reviewers for the ongoing support in reviewing manuscripts for Journal of Vascular Research:Christian Aalkjær, Aarhus, DenmarkChris Barrett, Omaha, NE, USAKayla Bayless, Bryan, TX, USAErik Behringer, Loma Linda, CA, USAShawn Bender, Columbia, MO, USAMarie Billaud, Boston, MA, USAErika Boerman, Columbia, MO, USAGeorg Breier, Dresden, GermanyMatt Brothers, Arlington, TX, USAAlbert Busch, Dresden, GermanyJoshua T. Butcher, Stillwater, OK, USAYujun Cai, New Haven, CT, USAJorge Augusto Castorena-Gonzalez, New Orleans, LA, USASanjukta Chakraborty, Bryan, TX, USAJohn C. Chappell, Roanoke, VA, USAStephen Cheng, Hong Kong, Hong Kong SARGeraldine Clough, Southampton, UKAntonio Colantuoni, Naples, ItalyCor de Wit, Luebeck, GermanyLeon DeLalio, Pittsburgh, PA, USAJudy Muller Delp, Tallahassee, FL, USAEvan DeVallance, Morgantown, WV, USARaul Devia Rodriguez, Groningen, The NetherlandsStephanie J. Frisbee, London, ON, CanadaAgne Frismantiene, Bern, SwitzerlandVijay Ganta, Augusta, GA, USABradley Gelfand, Charlottesville, VA, USADaniel Goldman, London, ON, CanadaMiranda Elizabeth Good, Boston, MA, USAClare Louise Hawkins, Copenhagen, DenmarkTravis Hein, Bryan, TX, USADaniel Henrion, Angers, FranceYusuke Higashi, New Orleans, LA, USAMichael Hill, Columbia, MO, USAWilliam F. Jackson, East Lansing, MI, USAAnne Joutel, Paris, FranceElena Kashuba, Stockholm, SwedenPanagiotis Koutakis, Waco, TX, USAFong Wilson Lam, Houston, TX, USAPaula Lamagna, Boston, MA, USAVictor Lamin, Iowa City, IA, USATing-Yim Lee, London, ON, CanadaLiwu Li, Blacksburg, VA, USAVolkhard Lindner, Scarborough, ME, USAAlexander W Lohman, Calgary, AB, CanadaDuosheng Luo, Guangzhou, ChinaMelissa Luse, Charlottesville, VA, USAJulia J. Mack, Los Angeles, CA, USATakayuki Matsumoto, Tokyo, JapanCameron G. McCarthy, Columbia, SC, USAJoseph McClung, Greenville, SC, USAGordon Mclennan, Aurora, CO, USACoral Murant, Guelph, ON, CanadaShayn Pierce-Cottler, Charlottesville, VA, USAGirija Regmi, Oklahoma City, OK, USAUlka Sachdev, Pittsburgh, PA, USAOtto A. Sanchez, Minneapolis, MN, USATakeshi Sasaki, Hamamatsu, JapanMicah B. Schott, Omaha, NE, USATimothy Secomb, Tucson, AZ, USAUtpal Sen, Louisville, KY, USAUlf Simonsen, Aarhus, DenmarkPerumana R. Sudhakaran, Thiruvananthapuram, IndiaAlain Tedgui, Paris, FranceYuqian Tian, Omaha, NE, USAQiwei Wang, Boston, MA, USACamilla Ferreira Wenceslau, Columbia, SC, USAShawn Whitehead, London, ON, CanadaHao Yin, London, ON, CanadaSilvio Zaina, León, MexicoScott Zawieja, Columbia, MO, USAHanming Zhang, New Haven, CT, USAZhen Zhou, Houston, TX, USA

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,317 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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