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Enregistrement W4411575584 · doi:10.1111/pan.70005

Harnessing Generative Artificial Intelligence in Pediatric Anesthesia: Enhancing Learning, Patient Care, and Family Communication

2025· editorial· en· W4411575584 sur OpenAlexaff
Asad Siddiqui, Vikas N. O’Reilly-Shah, Allan F. Simpao, Hannah Lonsdale

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineGenerative grammarAnesthesiaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Declaration of Generative AI and AI-Assisted Technologies in the Writing Process: During the preparation of this work, the authors used ChatGPT, Claude, and other large language models to draft language for this manuscript. After using these tools, the authors reviewed and edited the content as needed and took full responsibility for the content of the publication. Every word has been reviewed, and every sentence has been edited for clarity and accuracy. Citations were manually retrieved from traditional sources (e.g., PubMed). Allan Simpao is an Associate Editor for Pediatric Anesthesia and Editor-in-Chief of the Journal of Medical Systems. Otherwise, all authors declare the following: no financial relationships in the previous 3 years with any organizations that might have an interest in the submitted work; no other relationships or activities that could appear to have influenced the submitted work. The authors have nothing to report.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,304 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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