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Enregistrement W4400089772 · doi:10.1097/qco.0000000000001031

Editorial introductions

2024· article· en· W4400089772 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Infectious Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current Opinion in Infectious Diseases was launched in 1988. It is part of a successful series of review journals whose unique format is designed to provide a systematic and critical assessment of the literature as presented in the many primary journals. The field of infectious diseases is divided into 11 sections that are reviewed once a year. Each section is assigned to a Section Editor, a leading authority in the area, who identifies the most important topics at that time. Here we are pleased to introduce the Section Editors for this issue. SECTION EDITORS Genovefa PapanicolaouGenovefa PapanicolaouDr Genovefa Papanicolaou is the Director of Clinical Trials in the Infectious Disease Service at Memorial Sloan Kettering Cancer Center and Professor at Weill Cornell Medical College of Cornell University in New York, USA. Her research focuses on viral infections after stem cell transplantation and particularly cytomegalovirus (CMV). Her areas of interest are novel therapeutics, biomarkers and personalized infection management. Dionysios NeofytosDionysios NeofytosDionysios Neofytos is an Infectious Disease specialist with expertise in infectious disease complications in patients with hematologic malignancies and bone marrow and solid organ transplant recipients. Since the completion of his training in Infectious Diseases at Thomas Jefferson University Hospital in Philadelphia, PA, USA, in 2006 he has joined the Faculty and worked as an attending physician with the Transplant Infectious Disease Services at the Johns Hopkins University in Baltimore, MD, USA, and the Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York, NY, USA. Since 2016, he joined the Division of Infectious Diseases at the University Hospital of Geneva, in Geneva, Switzerland. His research and area of expertise are focusing on the epidemiology, diagnosis and management of viral and invasive fungal infections in immunocompromised hosts. Trish M. PerlTrish M. PerlTrish M. Perl, MD, MSc, is the H. Ben and Isabelle T. Decherd Chair in Internal Medicine (Infectious Diseases and Geographic Medicine) at UT Southwestern Medical Center in Dallas TX, USA. Dr Perl received her Medical Degree from the University of North Carolina (Chapel Hill), USA, and a Master of Science from McGill University in Montreal, Canada. She trained in Internal Medicine at the Royal Victoria Hospital and in Infectious Diseases and Clinical Epidemiology at the University of Iowa, USA. She rose through the ranks to Professor of Medicine at Johns Hopkins University School of Medicine, USA, and Epidemiology at the Bloomberg School of Public Health and is recognized globally for her innovation and research in healthcare associated infections, antimicrobial resistance, and their transmission and prevention. As the Hospital Epidemiologist at Johns Hopkins Hospital and Health System Epidemiologist, she developed extensive practical and research experience. Internationally, she has helped with outbreak management and mitigation including SARS, MERS CoV, Ebola and consults on guideline development and strategies to prevent emerging threats in healthcare. She is actively involved in monitoring the COVID-19 pandemic and supporting the national and local response.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2020,124

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,352 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2024
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