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Enregistrement W623226858

Veterinary Clinical Pathology: An Introduction

2009· article· en· W623226858 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra McConkey

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical pathologyGlossarySection (typography)PathologyVeterinary pathologyClinical biochemistryVariety (cybernetics)MedicineComputer scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veterinary Clinical Pathology: An Introduction is a clinical pathology textbook primarily aimed towards veterinary students. The author, Marion Jackson, is a clinical pathologist at the Western College of Veterinary Medicine (WCVM) in Saskatchewan, Canada. The textbook follows the format of WCVM’s third-year clinical pathology course that is primarily case-based with mini lectures to support class assignments. Consistent with that pattern, this textbook has a thorough introduction and information section at the beginning of each chapter followed by numerous applicable cases that include both small and large animal examples. The chapters cover all the main topics of clinical pathology including hematology, with separate chapters on leukocytes and erythrocytes; biochemistry with separate chapters on the renal, hepatobiliary, muscular, and digestive systems as well as additional chapters devoted to lipids and proteins; fluids, electrolytes and acid-base balance; cytology; endocrinology and coagulation. I found this book an enjoyable read. The information is well-organized and flows nicely. It is not an exhaustive review so the reader is not distracted by minutia. At the end of each chapter’s information section is a list of “Nuggets,” which is a concise overview of important points for that topic. The examples are actual cases and therefore show the small changes and variety that accompany real-life scenarios. The glossary of terms is straightforward and nicely simplified. Some of the organizational features are less than optimal. There is duplication of photos with black and white photos accompanying the information within chapters and the identical color photos in a separate color section. Data tables for the cases are often overwhelming due to numerous columns as results and reference ranges are reported in both SI and conventional units. This feature is quite unique and does allow readers of both the USA and countries using international units such as Canada to use the cases, but it makes the data confusing. I highly recommend this textbook for clinical pathology students and professors. It is also appropriate for practicing veterinarians who wish to review clinical pathology but is less practical as a “quick go to reference” while working up a case. The index is clear and sends one to appropriate sections; however, because the book doesn’t go into every imaginable rule out, a practitioner who wants to be sure he/she has considered every single possibility may be disappointed. In addition, the chapters themselves do not include rule out lists, but this is compensated for by an appendix that contains short lists of rule outs for all indices. This feature may be handy for some individuals as the lists are all together and can be quickly reviewed; however, the lists are separate from background information.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,089

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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