Prevence sekundárních fraktur: multioborové konsenzuální stanovisko ke klinickým doporučením
Notice bibliographique
Résumé
Conley B Robert, Gemma Adib, Robert; Adler, Kesson E Kristina, Alexander M Ivy, Amenta C Kelly, Blank D Robert, Brox Timothy William, Carmody E Emily, Karen Chapman-Novakofski, Clarke L Bart, Cody M Kathleen, Cooper Cyrus, Crandall J Carolyn, Dirschl R Douglas, Eagen J Thomas, Elderkin L Ann, Fujita Masaki, Greenspan L Susan, Philippe Halbout, Hochberg C Marc, Muhammad Javaid, Jeray J Kyle, Kearns E Ann, King Toby, Koinis F Thomas, Koontz Scott Jennifer, Martin Kuma, Lindsey Carleen, Lorentzon Mattias, Lyritis P George, Michaud Boehnke Laura, Armando Miciano, Morin N Suzanne, Nadia Mujahid, Nicola Napoli, Olenginski P Thomas, Puzas Edward J, Rizou Stavroula, Rosen J Clifford, Kenneth Saag, Elizabeth Thompson, Tosi L Laura, Tracer Howard, Khosla Sundeep, Kiel P Douglas
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».