MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7117415573 · doi:10.5281/zenodo.18071472

8 December 2025 search results of "tumor" and "time to discovery"

2025· article· W7117415573 sur OpenAlexaff
Carol Nash

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusWeb of scienceBibliometricsMEDLINEImpact factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process results of the 8 December 2025 searches of Google, OVID, PubMed, Scopus, and Web of Science for the keywords “tumor” and “time to discovery” are in Figure 1. The initial number of records identified was 168: Google Scholar (n = 13), OVID (n = 8), PubMed (n = 32), Scopus (n = 62), and Web of Science (n = 53). The Duplicate records removed in total were (n = 10). By databases, they were OVID—duplicated with itself—(n = 3), Scopus—duplicated with PubMed—(n = 2), and Web of Science—duplicated with Scopus—(n = 5). Those that were not an empirical study were (n = 5). They are from Google Scholar ( n = 2), OVID (n = 1), and Web of Science (n = 1). Those not peer-reviewed were from Google Scholar (n = 3), leaving the “Records screened” (n = 150). The excluded records were then those studies of non-human subjects (n = 18). By database: PubMed (n = 2), Scopus (n = 4), and Web of Science (n = 12), leaving the “Reports sought for retrieval” (n = 132). The “Reports not retrieved” were (n = 7). PubMed had (n = 5) unretrievable, and Scopus (n = 2), resulting in the “Reports assessed for eligibility” (n = 125). The “Reports excluded” regarded no tumor or no time to discovery. “No tumor” was (n =10). The breakdown by database was Google Scholar (n = 2), PubMed (n = 7), and Scopus (n = 1). Those lacking time to discovery were (n = 19). By database, they were OVID (n = 1), PubMed (n = 5), Scopus (n = 11), and Web of Science (n = 2), leaving the Studies included in review (n = 96). Of these, Google Scholar represents (n = 6), OVID (n = 3), PubMed (n = 13), Scopus (n = 42), and Web of Science (n = 33). All the included studies are in the References. There were (n = 117) “Reports of included studies”. Those studies with more than one report were (n = 2) from OVID, (n = 4), (n = 8) from PubMed, (n = 4), and (n = 8) from Scopus. Counting the one study itself, the total of reports that were in addition to the 96 studies was 21.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0410,039
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1340,084

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetCOVID-19 and healthcare impacts→Travaux en français237 207→