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Enregistrement W6979286987

BRIDGE: Benchmarking Large Language Models for Understanding Real-world Clinical Practice Text

2025· article· en· W6979286987 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesHamilton Health Sciences FoundationStanford Bio-XPatient-Centered Outcomes Research InstituteBrigham Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteKorea Health Industry Development InstituteGordon and Betty Moore FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBenchmarkingGeneralizability theoryTriageClinical PracticeInferenceHealth careBenchmark (surveying)Bridge (graph theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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