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Enregistrement W4410995591 · doi:10.1136/bmj.r1105

Efficiency must not compromise trustworthiness in rating certainty and formulating recommendations in AI era

2025· editorial· en· W4410995591 sur OpenAlexaff
Jing Wu, Gordon Guyatt, Liang Yao

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompromiseTrustworthinessCertaintyComputer scienceRating systemData scienceOperations researchInternet privacyPolitical scienceMathematicsEconomicsEnvironmental economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The principles of Core GRADE provide an important basis for achieving successful AI assisted evidence certainty rating and recommendation formulation, write Jing Wu, Gordon Guyatt, and Liang Yao

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 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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,539
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,539
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0240,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,010

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,329 · 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
DomaineÉvaluation
GenreÉditorial

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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