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Enregistrement W4408294343 · doi:10.1097/lvt.0000000000000593

Proceedings of the 29th Annual Congress of the International Liver Transplantation Society

2025· article· en· W4408294343 sur OpenAlexaff
Madhukar S. Patel, Sadhana Shankar, Marta Tejedor, Andrew S. Barbas, Joohyun Kim, Shennen A. Mao, Tommy Ivanics, Johns Shaji Mathew, Alexandra Shingina, Mohammad Qasim Khan, Elizabeth A. Wilson, Nicholas Syn, Felipe Alconchel, Dhupal Patel, Jiang Liu, David Nasralla, Alessandra Mazzola, Tomohiro Tanaka, David W. Victor, Carmen Vinaixa, Aye Mya Mya Kyaw, Antonio Galante, Paolo Magistri, Manikandan Kathirvel, Daniel Aliseda, Kenan Moral, Tommaso Di Maira, Eléonora De Martin, Ryan Chadha, Abdul Hakeem, Eliano Bonaccorsi‐Riani, Ashwin Rammohan

Notice bibliographique

RevueLiver Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVanguardMedicineLiver transplantationTransplantationTheme (computing)Liver diseaseGeneral surgerySurgeryInternal medicineHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2024 Annual Congress of the International Liver Transplantation Society (ILTS) was from May 1-4 in Houston, Texas, USA, under the theme "Liver Disease and Transplantation: Breaking Barriers and Exploring New Frontiers." In addition to a robust scientific program, the congress also hosted a hands-on cadaveric robotic liver surgery course, a machine perfusion workshop, and a transesophageal echocardiography course. In this report, the ILTS Vanguard and Basic Sciences Committees present a summary of the congress proceedings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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