Notice bibliographique
Résumé
Climatological Association Accelerated atherosclerotic vascular disease, 71t Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME), 128 Accrual to Clinical Trials platform, 67 Acne, 71t Acute coronary syndrome, 47 Acute kidney injury (AKI), 234, 237, 238, 242, 245 Acute lung injury/ARDS, 234 Acute respiratory distress syndrome (ARDS), 162, 163, 172, 237, 242 Acute respiratory failure, 171-173, 176 Adeno-associated viral (AAV), 7, 211, 204, 214, 216-218, 226, 231, 232 AAV2, 221 in liver, clinical trial, 213t variants, 215 vector (AAV), 206-207t, 209-212, 219 Adenosine deaminase (ADA), 205, 206-207t Adenosine monophosphate-activated protein kinase (AMPK), 30 Adenoviral vectors, 115 Adenovirus, 7 encoded FixR, 144f ADI.See Area Deprivation Index A-domain, 39 Adults, 206-207t Advanced analytics, complexity theory, and clinical heterogeneity, 56-68 "Advancing the Academic Health System for the Future," 94-95 Aequanimitas, ci Aerobiology, 197 Affective component, 169 Afferent signals, 168f Affordable Care Act, 13, 23 African Americans, 155, 248, 252-256, 260 and cancer, 149 and kidney function, 247 children, and asthma, 182 COVID mortality, 18 dying of asthma, 190 hospital admissions, 15 men, 121, 122f patients, 11, 249 population/population growth, 12, 18 survival rate, 14 women, 274 "Agamemnon's Fate and the Medical Profession," ci Agarwal, Anupam, 257 Age, 253, 254, 255 Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), 127 Agonistic ligand, 234 Agonists, 47 AHRQ, 128 AHS.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,850 | 0,774 |
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 ».