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Enregistrement W6977130183 · doi:10.6084/m9.figshare.18585810

Additional file 1 of Graphical calibration curves and the integrated calibration index (ICI) for competing risk models

2022· article· en· W6977130183 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSocial and Demographic Issues in Germany
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensoring (clinical trials)CalibrationMaximum likelihoodMonte Carlo method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1. Figure S1. RCS: Choice of number of knots (p = 0.25). Figure S2. RCS: Choice of number of knots (p = 0.75). Figure S3. ICI/E50/E90 in simulations for selecting the optimal number of knots (p = 0.25). Figure S4. ICI/E50/E90 in simulations for selecting the optimal number of knots (p = 0.75). Figure S5. Effect of degree of censoring on estimated calibration curves (N = 2000 and p = 0.25). Figure S6. Effect of degree of censoring on estimated calibration curves (N = 2000 and p = 0.75). Figure S7. ICI/E90/E90 for correctly−specified model and censoring (N = 2000 and p = 0.25). Figure S8. ICI/E90/E90 for correctly−specified model and censoring (N = 2000 and p = 0.75). Figure S9. True model fitted with no censoring (beta1 = 0.25 & p = 0.25). Figure S10. True model fitted with no censoring (beta1 = 0.25 & p = 0.50). Figure S11. True model fitted with no censoring (beta1 = 0.25 & p = 0.75). Figure S12. True model fitted with no censoring (beta1 = 0.50 & p = 0.25). Figure S13. True model fitted with no censoring (beta1 = 0.50 & p = 0.75). Figure S14. True model fitted with no censoring (beta1 = 1 & p = 0.25). Figure S15. True model fitted with no censoring (beta1 = 1 & p = 0.50). Figure S16. True model fitted with no censoring (beta1 = 1 & p = 0.75). Figure S17. ICI/E90/E90 for correctly−specified model without censoring (p = 0.25). Figure S18. ICI/E90/E90 for correctly−specified model without censoring (p = 0.75). Figure S19. Mis−specified model (beta1 = 0.25 & p = 0.25). Figure S20. Mis−specified model (beta1 = 0.25 & p = 0.50). Figure S21. Mis−specified model (beta1 = 0.25 & p = 0.75). Figure S22. Mis−specified model (beta1 = 0.50 & p = 0.25). Figure S23. Mis−specified model (beta1 = 0.50 & p = 0.75). Figure S24. Mis−specified model (beta1 = 1 & p = 0.25). Figure S25. Mis−specified model (beta1 = 1 & p = 0.50). Figure S26. Mis−specified model (beta1 = 1 & p = 0.75). Figure S27. ICI/E90/E90 for incorrectly−specified model (p = 0.25). Figure S28. ICI/E90/E90 for incorrectly−specified model (p = 0.75). Figure S29. Mis−specified model (omission of main effect) (rho=0.25). Figure S30. Mis−specified model (omission of main effect) (rho=0.50). Figure S31. Mis−specified model (omission of main effect) (rho=0.75). :R code for constructing calibration curves and numerical metrics of calibration using restricted cubic splines.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4240,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,305 · 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