Notice bibliographique
Résumé
Authors' Appointments.SECTION ONE: INTRODUCTION, AND OVERVIEW OF DIAGNOSIS, BIOLOGY AND THERAPY.1.INTRODUCTION: Eddy Estlin (Royal Manchester Children's Hospital) and Stephen Lowis (The Hopsital for Sick Children).2.THE EPIDEMIOLOGY OF PAEDIATRIC CNS TUMOURS: GA Amos Burke (Cambridge University Hospitals NHS Trust).3.PAEDIATRIC CNS TUMOURS: NEUROIMAGING: Shelley Renowden (Frenchay Hospital).4.PATHOLOGY AND MOLECULAR ONCOLOGY OF CHILDHOOD CNS TUMOuRS: Lucy B Rorke-Adams (University of Pennsylvania) and Jaclyn A Biegel (The Children's Hospital of Philadelphia).5.MOLECULAR APPROACHES TO THE UNDERSTANDING AND TREATMENT OF CHILDHOOD CNS TUMOuRS: Richard J Gilbertson (St Jude Children's Research Hospital).6.SURGICAL MANAGEMENT OF CNS TUMOURS IN THE PAEDIATRIC POPULATION: Jerard Ross (Royal Hospital for Sick Children) and John Thorne (Royal Manchester Children's Hospital).7.GENERAL PRINCIPLES OF RADIOTHERAPY: Eddy Estlin (Royal Manchester Children's Hospital) and Stephen Lowis (The Hospital for Sick Children).8.GENERAL PRINCIPLES OF CHEMOTHERAPY: Eddy Estlin (Royal Manchester Children's Hospital).9.MANAGEMENT OF COMPLICATIONS AT PRESENTATION FOR CHILDREN WITH CNS TUMOURS: Stephen Lowis (The Hospital for Sick Children).SECTION TWO: CNS TUMOURS OF CHILDHOOD.10.LOW-GRADE AND HIGH-GRADE ASTROCYTOMA: Eddy Estlin (Royal Manchester Children's Hospital) and Stephen Lowis (The Hospital for Sick Children).11.EPENDYMOMA: Ute Bartels (Hospital for Sick Children), Douglas J Hyder (Hospital for Sick Children), Annie Huang (Hospital for Sick Children) and Eric Bouffet (Hospital for Sick Children).12.BRAINSTEM TUMOURS: Carolyn R Freeman (McGill University) and Jean-Pierre Farmer (McGill University).13.PRIMITIVE NEUROECTODERMAL TUMOURS: Stephen Lowis (The Hospital for Sick Children).14.INTRACRANIAL GERM CELL TUMOURS: Susanne J Rogers (Institute of Cancer Research) and Frank H Saran (Royal Marsden NHS Foundation Trust).15.CHOROID PLEXUS PAPILLOMA AND CARCINOMA: Stephen Lowis (The Hospital for Sick Children).16.CRANIOPHARYNGIOMA: Eddy Estlin (Royal Manchester Children's Hospital).17.MIXED NEURONAL TUMOURS: Eddy Estlin (Royal Manchester Children's Hospital).18.SPINAL CORD TUMOURS IN CHILDREN: Douglas J Hyder (Hospital for Sick Children), Peter B Dirks (Hospital for Sick Children), Ute Bartels (Hospital for Sick Children) and Eric Bouffet (Hospital for Sick Children).19.METASTATIC DISEASE AFFECTING THE CNS: Stephen Lowis (The Hospital for Sick Children).SECTION THREE: LATE EFFECTS, REHABILITATION AND PALLIATIVE CARE.20.LATE EFFECTS OF CNS TUMOURS: Adam Glaser (Leeds Teaching Hospitals NHS Trust) and Gary Butler (University of Reading).21.AN OVERVIEW OF CEREBRAL FUNCTIONING AND ITS APPLICATION IN THE DEVELOPING BRAIN: Andrew Curran (Alder Hey Children's Hospital).22.PALLIATIVE CARE: Erica Mackie (Southampton General Hospital).SECTION FOUR: SUMMARY.23.CONCLUSIONS AND FUTURE DIRECTIONS
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,010 |
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.
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 ».