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Enregistrement W4389724163 · doi:10.2337/cd23-0083

Sensor-Derived A1C: A New and Better Term

2023· article· en· W4389724163 sur OpenAlexaffabout
Ian Blumer

Notice bibliographique

RevueClinical Diabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationIconLicenseComputer scienceLibrary scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commentary| December 14 2023 Sensor-Derived A1C: A New and Better Term Ian R. Blumer 0000-0002-0451-678X Ian R. Blumer University of Toronto, Temerty Faculty of Medicine, Toronto, Ontario, Canada Corresponding author: Ian R. Blumer, ian@ianblumer.com Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Corresponding author: Ian R. Blumer, ian@ianblumer.com Clin Diabetes cd230083 https://doi.org/10.2337/cd23-0083 Article history Received: September 22 2023 Accepted: October 30 2023 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Cite Icon Cite Get Permissions Citation Ian R. Blumer; Sensor-Derived A1C: A New and Better Term. Clin Diabetes 2023; cd230083. https://doi.org/10.2337/cd23-0083 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentAll JournalsClinical Diabetes Search Advanced Search This content is only available via PDF. ©2024 by the American Diabetes Association2024Readers may use this article as long as the work is properly cited, the use is educational and not for profit, and the work is not altered. More information is available at https://www.diabetesjournals.org/journals/pages/license. Article PDF first page preview Close Modal You do not currently have access to this content.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0200,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,028

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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'admission2
Résumé présentoui

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