Notice bibliographique
Résumé
The Emirates Oncology Conference (EOC), now in its 11th year, continues to highlight important developments in the fields of cancer prevention and treatment.The Abu Dhabi Health Services -SEHA, which is dedicated to offering the UAE top-tier healthcare and ongoing medical education to keep the public informed and ensure that medical experts remain up to date in their fields, is hosting the conference.The EOC featured significant sessions covering a wide range of topics with globally renowned speakers who kept the audience interested with their illuminating lectures and visual presentations.Breast cancer, hematological malignancies, palliative care, lung cancer, radiation oncology, pediatric oncology, genitourinary, gastrointestinal, and neuro-oncology were some of the topics covered.Over the course of the 3 days, there were about 2600 attendees including physicians, surgeons, researchers, healthcare professionals, and industry representatives from over 40 nations, of which 96% were from the UAE and 4% traveled from the USA, Europe, Middle East, and GCC.Approximately 150 speakers were hosted by EOC; speakers came from the USA, UK, Italy, Spain, France, Germany, Belgium, India, Pakistan, Philippines, Malaysia, Canada, and many regional nations such as Jordan, KSA, Oman, Bahrain, Lebanon, Egypt, and the UAE.In addition, more than 2 dozen abstracts were presented as oral and poster presentations, and the top 14 were chosen to be published in a medical journal as a result of EOC 2023.Selected abstracts are included herein.We are grateful to all members of the scientific and medical community, our organizing team, speakers, delegates and sponsors for their time, efforts, and contributions to making EOC one of the most important scientific events of the year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,171 | 0,074 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».