Author Response to Luo and He
Notice bibliographique
Résumé
We thank the authors for writing this letter and for stating that “the conclusion is objective and fair.”1 We also appreciate the opportunity to further reinforce the validity of our study. Regarding pain intensity encompassing multiple dimensions, we acknowledge that pain is a multifaceted experience that can be assessed in several ways. However, one of the most common primary outcomes in low back pain research is pain intensity, typically assessed by the 0 to 10 numerical pain rating scale with reference to the previous week.2,3 We deliberately have not included additional pain intensity outcomes to minimize multiple comparison tests. The more tests you perform, the higher the chance of obtaining at least 1 statistically significant—and clinically meaningless—result by chance. This can lead to false positives, where you incorrectly conclude that an effect was observed. We did, however, include function as a coprimary outcome to provide a more comprehensive assessment. We agree that we could have presented the overall group × time interaction in the results section. However, we opted to focus on mean differences and confidence intervals, which are much more comprehensive for clinicians. For those interested in the statistical analysis output, the results of the interaction effect are available online.4
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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 | 0,004 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,024 |
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 ».