MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406152263 · doi:10.1038/s41591-024-03425-5

The TRIPOD-LLM reporting guideline for studies using large language models

2025· review· en· W4406152263 sur OpenAlexaff
Jack Gallifant, Majid Afshar, Saleem Ameen, Yindalon Aphinyanaphongs, Shan Chen, Giovanni Cacciamani, Dina Demner‐Fushman, Dmitriy Dligach, Roxana Daneshjou, Chrystinne Oliveira Fernandes, Lasse Hyldig Hansen, Adam Landman, Lisa Soleymani Lehmann, Liam G. McCoy, Timothy A. Miller, Amy C. Moreno, Nikolaj Munch, David Restrepo, Guergana Savova, Renato Umeton, Judy Wawira Gichoya, Gary S. Collins, Karel G.M. Moons, Leo Anthony Celi, Danielle S. Bitterman

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesU.S. National Library of MedicineDepartment of Health and Social CareNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science FoundationCancer Research UKEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchRadiological Society of North AmericaFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésTripod (photography)ChecklistGuidelineStandardizationComputer scienceHealth careComparabilityDelphiMedicinePsychologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,259
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,259
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,022
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0100,009
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,030

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,430 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations355
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNature MedicineMême sujetRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingTravaux en français237 207