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Enregistrement W951525417 · doi:10.1017/cbo9780511730207

Fertility Cryopreservation

2010· book· en· W951525417 sur OpenAlexaff
Ri‐Cheng Chian, Amir Arav, Patrick Quinn, Magosaburo Kasai and, Jason E. Swain, Fady Shehata, Zheng Li, Peter Chan, Ariel Revel, David H. Edgar, Barry Behr, Yunxia Cao, Yoshiharu Morimoto, Pierre Vanderzwalmen, Andrea Borini, Jack Y.J. Huang, Evgenia Isachenko, Elkin Lucena

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertility preservationFertilityCryobiologyInfertilityCryopreservationMedicineReproductive medicineOocyte cryopreservationAssisted reproductive technologyGynecologyIntensive care medicineReading (process)Family medicineMedical educationBiologyPopulationPolitical scienceEnvironmental healthPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protecting the reproductive potential of young patients undergoing cancer therapy is increasingly important. With modern treatment protocols, 80% of patients can be expected to survive. It has been estimated that up to one in 250 young adults will be a survivor of childhood cancer in the future; infertility, however, may be a consequence. As a wide range of fertility preservation methods are increasingly offered by clinicians, this systematic and comprehensive textbook dealing with the cryobiology, technology and clinical approach to this therapy will be essential reading to infertility specialists, embryologists, oncologists, cryobiologists, ObGyns, andrologists, and urologists with an interest in fertility preservation. Fertility Cryopreservation reviews all the techniques of this increasingly important field within reproductive medicine. It covers the basic principles of pertinent cryobiology, and contains major sections on the different therapies available, written by international specialists combining experience from both academic centers and commercial industries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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