MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393775139 · doi:10.5281/zenodo.10059777

QC.COVID_Data: v1.0.0

2023· dataset· fr· W4393775139 sur OpenAlexaffabout
Antoine Lemor, María Alejandra Costa, Louis‐Robert Beaulieu‐Guay, Éric Montpetit

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 diagnosis using AI
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakComputer scienceVirologyBiologyMedicineOutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This repository contains two databases (daily and weekly) on the management of the COVID-19 pandemic in Quebec. The data were collected/produced by the research team of Prof. Éric Montpetit as part of a research project on the public policies implemented during the pandemic.Ce dépôt contient deux bases de données (quotidienne et hebdomadaire) sur la gestion de la pandémie de COVID-19 au Québec. Les données ont été collectées/produites par l'équipe de recherche du Prof. Éric Montpetit dans le cadre d'un projet de recherche sur les politiques publiques mises en œuvre pendant la pandémie.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,708

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetCOVID-19 diagnosis using AITravaux en français237 207