Author Correction: Transitioning sleeping position detection in late pregnancy using computer vision from controlled to real-world settings: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
“This study was funded by Mitacs through the Mitacs Accelerate Program (Grant No. IT26263) and Mitacs E-Accelerate Program (Grant No. IT26655). The Mitacs Entrepreneur-Accelerate Program funds student and postdoctoral entrepreneurs to further develop the research or technology at the core of their start-up business by way of internships in collaboration with a university, professor and approved incubator. In this study, the total study funding was $15,000 CAD and was provided through Mitacs to the university (University of Toronto) for the professor (Author ED) to administer for the student/intern/entrepreneur (Author AJK) and the study expenses related to the company’s (SBI) technology under the supervision of the incubator (Health Innovation Hub). Mitacs provided 50% of the study funding. Mitacs’ contribution to the grant was matched by SBI, which provided the remaining 50%. Mitacs had no role in the study design; collection, analysis and interpretation of data; in the writing of the report; and in the decision to submit the article for publication data. However, SBI with the oversight of the University of Toronto had a role in all these aspects via Author’s AJK and ED. This publication was supported by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), Funding Reference Number 192124.”
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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 | 0,009 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,009 |
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 ».