Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
AMA Stefanowicz A, Podsiedlik A, Poloczek A, et al. Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. 2023. doi:10.5114/pja.2023.133221. APA Stefanowicz, A., Podsiedlik, A., Poloczek, A., Szczerba, J., Pokora, K., & Pokora, S. et al. (2023). Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. https://doi.org/10.5114/pja.2023.133221 Chicago Stefanowicz, Agata, Adam Podsiedlik, Alicja Poloczek, Jakub Szczerba, Karolina Pokora, Szymon Pokora, and Paweł Sojka et al. 2023. "Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review". Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. doi:10.5114/pja.2023.133221. Harvard Stefanowicz, A., Podsiedlik, A., Poloczek, A., Szczerba, J., Pokora, K., Pokora, S., Sojka, P., Jeleń, K., Pokładnik, D., and Żymła, T. (2023). Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. https://doi.org/10.5114/pja.2023.133221 MLA Stefanowicz, Agata et al. "Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review." Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology, 2023. doi:10.5114/pja.2023.133221. Vancouver Stefanowicz A, Podsiedlik A, Poloczek A, Szczerba J, Pokora K, Pokora S et al. Food allergies, searching for rescue therapy: a literature review. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. 2023. doi:10.5114/pja.2023.133221.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».