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Enregistrement W9025124 · doi:10.1016/s0028-3932(96)00069-3

Insight into Montreal's Bikesharing System

2011· article· en· W9025124 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Morency, Martin Trépanier, François Godefroy

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 90th Annual MeetingTransportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésTRIPS architectureSoftware deploymentIntuitionOperations researchComputer scienceOperations managementTransport engineeringGeographyEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two patients with dominant thalamic infarction, one in the tuberothalamic artery territory, the other in the paramedian artery territory, demonstrated language impairment limited to word retrieval difficulties in spontaneous language and structured naming tasks. Using a cognitive neuropsychological model of lexical processing developed in the study of patients with cortical lesions. We carried out a detailed investigation of their lexical abilities. Both patients demonstrated impairment restricted to oral and written picture naming and oral naming to definition and spared performance on tasks of lexical comprehension, oral word reading, and writing to dictation, as well as syntactic comprehension and production. Naming impairment disproportionately affected lower frequency words, and word substitutions often corresponded to objects that were semantically-related to target words. We propose that our patients' word retrieval impairments reflect a failure of thalamic input to effectively engage the cortical networks subserving lexical semantic processing, leading to degraded levels of activation as the semantic system interfaces with subsequent stages of lexical processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,390
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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