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Enregistrement W4408439766 · doi:10.2139/ssrn.5178675

Guidance on Minimum Information Requirements (Mir) for Designing and Reporting Human Biomonitoring (Hbm) Studies

2025· preprint· en· W4408439766 sur OpenAlexaff
Maryam Zare Jeddi, Karen S. Galea, Jillian Ashley‐Martin, Julianne Nassif, Tyler Pollock, Devika Poddalgoda, Konstantinos M. Kasiotis, Kyriaki Machera, Holger M. Koch, Ming Kei Chung, Kate E. Jones, Adrian Covaci, Yu Ait Bamai, Mariana F. Fernández, Natalie von Goetz, Henriqueta Louro, Maria João Silva, Tiina Santonen, Andromachi Katsonouri, Argelia Castaño, Lesliam Quirós-Alcalá, Elizabeth Z. Lin, Krystal J. Godri Pollitt, Ana Virgolino, Paul T.J. Scheepers, Vicente Mustieles, Ana Cañas, Susana Viegas, Robert Kaše, Ovnair Sepai, Emily Bird, Thomas Göen, Manosij Ghosh, Silvia Fustinoni, Hubert Dirven, Jung-Hwan Kwon, Courtney C. Carignan, Yuri Mizuno, Yuki Ito, Yankai Xia, Shoji F. Nakayama, Konstantinos C. Makris, Patrick J. Parsons, Melissa Gonzales, Michael Bäder, Mária Dušinská, Aziza Menouni, Radu Corneliu Duca, Kaoutar Chbihi, Samir El Jaâfari, Lode Godderis, An vanNieuwenhuyse, Asif Qureshi, Imran Ali, Carla Costa, João Paulo Teixeira, Alena Bartoňová, Giovanna Tranfo, Karine Audouze, Steven Verpaele, Judy S. LaKind, Hans Mol, Jos Bessems, Barbara Magagna, Maisarah Nasution Waras, Alison Connolly, Marc A. Nascarella, Wonho Yang, Po‐Chin Huang, Jueun Lee, Henri Heussen, Özlem Göksel, Masud Yunesian, Leo W. Y. Yeung, Gustavo Henrique Bianco de Souza, Ana Maria Vekic, Erin N. Haynes, Nancy B. Hopf

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensGovernment of CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomonitoringComputer scienceRisk analysis (engineering)Management scienceBusinessEngineeringBiologyEcology

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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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