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Enregistrement W7100211197

CASE REPORT Surface Anatomy of the Ear

2016· article· en· W7100211197 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Facial Surgery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerPathological anatomySkin cancerBreast cancerHuman anatomyCongenital disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expert diagnosis of cutaneous pathology requires precise anatomic description. This brief report will review the clinically relevant surface anatomy of the ear. Bien connaı̂tre l’anatomie de l’oreille a des incidences sur le plan clinique en ce qui concerne l’évolution des cancers de la peau siégeant en des points particuliers et la complexite ́ de la reconstruction chirurgicale. Le cas présente ́ ici et l’examen de l’anatomie de la surface de l’oreille aideront les cliniciens a ̀ repérer ces points particuliers. N ONMELANOMA SKIN CANCER (NMSC) is themost common type of human cancer.1,2 It accounts for over 1 million new cases in the United States every year3,4 and over 80,000 new cases in Canada, more than cancers of the lung, colorectum, and breast combined.2 Although NMSC generally carries an excellent prognosis, with a very low mortality rate,5 several factors have important prognostic implications. These include the tumor size and type, immune status of the patient, and anatomic location of the lesion. Each of these can increase the burden of disease and necessitate more complicated

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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