Promoting Inclusion, Diversity, and Equity in Pain Science
Notice bibliographique
Résumé
Tonya M Palermo,1 Karen Deborah Davis,2 Didier Bouhassira,3 Robert W Hurley,4 Joel D Katz,5 Francis J Keefe,6 Michael E Schatman,7,8 Dennis C Turk,1 David Yarnitsky9 1Department of Anesthesiology & Pain Medicine, University of Washington, Seattle, Washington, USA; 2Department of Surgery and Institute of Medical Science, Krembil Brain Institute, University Health Network; University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 3Inserm U987, APHP, UVSQ, Paris-Saclay University, Ambroise Pare Hospital, Boulogne-Billancourt, France; 4Department of Anesthesiology, Neurobiology and Anatomy, Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, North Carolina, USA; 5Department of Psychology, York University, Toronto, Ontario, Canada; 6Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, USA; 7Department of Anesthesiology, Perioperative Care, and Pain Medicine, NYU Grossman School of Medicine, New York, New York, USA; 8Department of Population Health − Division of Medical Ethics, NYU Grossman School of Medicine, New York, New York, USA; 9Department of Neurology, Rambam Medical Center, and Laboratory of Clinical Neurophysiology, Technion Faculty of Medicine, Haifa, IsraelThis article is being published concurrently in Journal of Pain, PAIN, European Journal of Pain, Pain Medicine, Canadian Journal of Pain, Journal of Pain Research, Clinical Journal of Pain, and PAIN Reports. The articles are identical except for minor stylistic and spelling differences in keeping with each journal’s style. Citation from any of the journals can be used when citing this article.Correspondence: Tonya M Palermo, PhD, Department of Anesthesiology & Pain Medicine, University of Washington, P.O. Box 5371, M/S BC-3, Seattle Children’s Research Institute, Seattle, WA 98145-5005, USA, E-mail address: tonya.palermo@seattlechildrens.org
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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 | 0,089 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».