MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415931265 · doi:10.1038/s41591-025-04091-x

Publisher Correction: Academia Europaea’s guidelines for the visualization of clinical outcomes

2025· article· en· W4415931265 sur OpenAlexaff
Péter Hegyi, András Garami, Àlvar Agustí, Charles Agyemang, Arturo Anadón, József Balla, Maciej Banach, Derrick Bennett, Traolach Brugha, Jan K. Buitelaar, Félix Carvalho, J. M. Castro Cerón, Adam Cohen, Turgay Dalkara, Ann K. Daly, Peter Dayan, Wouter W. de Herder, Stefano Del Prato, Dobromir Dobrev, Maria Dorobanţu, Margaret M. Esiri, Bart C.J.M. Fauser, Péter Ferdinandy, Rebecca C. Fitzgerald, Roberto Gambari, Arnold Ganser, Helen Giamarellou, Vivette Glover, Andrzej Grzybowski, Balázs Gulyás, Pancras C.W. Hogendoorn, Peter Holzer, Hilleke E. Hulshoff Pol, Mihajlo Jakovljević, Heikki Joensuu, Gábor Juhász, Jaakko Kaprio, Éva Kondorosi, Georg Langs, Chak Sing Lau, Jeffrey Laurence, Francesca Levi‐Schaffer, Ronan A Lyons, Aiping Lü, M. N. V. Ravi Kumar, Giuseppe Mancia, Brendan McCormack, Iain McInnes, Hugh McKenna, Françis Mégraud, M. Misrahi, Godefridus J. Peters, Ole H. Petersen, Vincent Piguet, Thierry Poynard, Ling Qin, Željko Reiner, Pieter H. Reitsma, Gerhard Rogler, Martin N. Rossor, Catherine Sackley, Philippa T. K. Saunders, Rainer Schulz, Matthias Schwab, Walter Sermeus, Shahrokh F. Shariat, Niels E. Skakkebæk, Ewout W. Steyerberg, Michael Swash, Zoltán Szekanecz, Jean Paul Thiery, David R. Thompson, András Varró, Michael Vieth, Michel Wensing, Hasan Yazıcı, Jun Yu, Mone Zaidi, Alimuddin Zumla, Viktória Barna, Marie Anne Engh, Richárd Farkas, Andrea Harnos, Rita Nagy, Mahmoud Obeidat, Anett Rancz, Brigitta Teutsch, Gábor Varga, Szilárd Váncsa, Alexander Schulze Wenning, Annapoorna Kuppuswamy, Kinga Morsanyi, Katalin Solymosi

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationMEDLINEData visualizationInformation visualization

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 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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,468
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,468
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0130,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1570,080

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 Opus0,820
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,126 · 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
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNature MedicineMême sujetMeta-analysis and systematic reviewsTravaux en français237 207