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Enregistrement W4391477882 · doi:10.1177/12034754241229632

A 10-Year Evaluation of Skin Tone Diversity in the <i>Journal of Cutaneous Medicine and Surgery</i>

2024· letter· en· W4391477882 sur OpenAlexafffundabout
Amir Pourghadiri, Ilya Mukovozov, Marissa Joseph, Chaocheng Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineDermatologyTone (literature)SurgeryGeneral surgeryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor, Canada's population encompasses diverse bio-ancestral backgrounds across a wide range of skin tones.The representation of this diversity in the Canadian dermatology literature is unknown, although prior studies reported persistent disparities in the skin of color (SoC) representation in North American, European, and Asian dermatology journals. 1This study evaluated skin tone representation in the Journal of Cutaneous Medicine and Surgery (JCMS) over a 10 year period.Articles with photographs of skin surfaces were reviewed from JCMS between 2013 and 2022.Two independent reviewers assigned Fitzpatrick skin type (FPST) to 846 photographs with a third-party adjudicator for disagreements.Photographs were categorized into non-SoC (FPST I-III) and SoC (FPST IV-VI) phototypes.Geographical distributions were grouped into continents using the corresponding authors' country of affiliation.Images were also categorized into 4 etiologies: infectious,

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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