International Olympic Committee consensus statement on the health and fitness of young people through physical activity and sport
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the most frequent malignant neoplasm in most countries, and the main cancer-related cause of mortality worldwide in both sexes combined. The geographic and temporal patterns of lung cancer incidence, as well as lung cancer mortality, on a population level are chiefly determined by tobacco consumption, the main aetiological factor in lung carcinogenesis. Other factors such as genetic susceptibility, poor diet, occupational exposures and air pollution may act independently or in concert with tobacco smoking in shaping the descriptive epidemiology of lung cancer. Moreover, novel approaches in the classification of lung cancer based on molecular techniques have started to bring new insights to its aetiology, in particular among nonsmokers. Despite the success in delineation of tobacco smoking as the major risk factor for lung cancer, this highly preventable disease remains among the most common and most lethal cancers globally. Future preventive efforts and research need to focus on non-cigarette tobacco smoking products, as well as better understanding of risk factors underlying lung carcinogenesis in never-smokers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».