RESEARCH Cytokine expression profil ar
Notice bibliographique
Résumé
en ce nt fou d tious disease (e.g., polio epidemics, influenza pan-demics). From 1934 to 1984, there were several reports the incidence of CFS following infection with a number of different pathogens is about 10 % [11-14]. The patho-Broderick et al. Journal of Translational Medicine 2012, 10:191 http://www.translational-medicine.com/content/10/1/191virus, Coxiella burnetii (causative agent of Q fever) andEdmonton, AB T6G 2R7, Canada Full list of author information is available at the end of the articleof infectious disease outbreaks simulating poliomyelitis [5,6] though no causal pathogen was isolated from the majority of the cases. Clinical investigation of individuals who did not recover several years after initial infec-tion showed persistent symptoms of fatigue, sleep gens that most commonly lead to CFS in prospective studies are those that cause infectious mononucleosis (IM)/glandular fever (mainly Epstein-Barr virus (EBV); occasionally cytomegalovirus (CMV), human herpesvirus 6, hepatitis A, and adenovirus [11], Q fever and Ross River virus (mainly in Australia [13]), enteroviruses [15] and parvovirus B19 [16,17]. Indeed in recent work by Kerr and colleagues, antibody testing for EBV, entero-
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,012 |
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 ».