Addressing platelet insecurity – A national call to action
Notice bibliographique
Résumé
Eric Gehrie: Honorarium from Cerus Corporation; Consultancies from Grifols Diagnostics and Instrumentation Laboratories. Editorial Board, Transfusion. Pampee P. Young: Consultancy from Fresenius Kabi; Equity ownership in Eluciderm. Sridhar V. Basavaraju: None. Arthur Bracey: Associate Editor, Transfusion; American Red Cross Medical Advisory Committee; Common Spirit Health—Blood Therapeutic Clinical Council. Andrew Cap: Consultancy from Velico Medical; Equity ownership in Velico Medical; Associate Editor, Transfusion. Liz Culler: None. Nancy Dunbar: None. Mary Homer: None. Iris Isufi: Honoraria from Gilead Sciences; consultancies to Bristol-Myers Squibb Company, Janssen Biotech, Inc, ADC Therapeutics, Abbvie, Inc, Caribou Biosciences, Genmab Inc, and Incyte Corporation. Rob Macedo: None. Tanya Petraszko: Abstract Review Committee, AABB. Glenn Ramsey: Honorarium from Immucor, Inc. Christopher A. Tormey: None. Richard Kaufman: Consultancy to Belmont Medical Technologies; Data monitoring committee, Cellphire Therapeutics; Editor-in-Chief, Transfusion. Edward Snyder: Contracted research sponsored by Cerus, Corp; Associate Editor, Transfusion; Medical Advisory Council, American Red Cross. Data S1. Supporting Information. Data S2. Supporting Information. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».