Bibliographic record
Abstract
Avec ce quatrième numéro du volume 2 du Bulletin de la dialyse à Domicile (BDD) se termine l’année 2019. Le BDD est né en juin 2018; depuis, 59 articles de France, Angleterre, Belgique, Espagne, Maroc, Portugal, USA. UU. Ils ont été publiés par tous ceux qui pensent qu'il est utile d'avoir une revue qui fournit à chacun des informations facilement accessibles, à leur portée, dans la langue qu'il ou elle connaît le mieux, pour comprendre et prescrire la dialyse à domicile. Merci également aux patients qui ont partagé leurs expériences. L'année 2019 a été marquée par l'indexation d'articles dans l'annuaire des revues en libre accès (https://doaj.org): le DOAJ garantit le sérieux et la qualité des revues en libre accès et cela leur garantit une bonne diffusion. Presque tous les articles ont été traduits en anglais pour une diffusion plus large, afin de maintenir des liens entre les professionnels qui utilisent ces langues et dans l'espoir d'obtenir une indexation en 2020 dans PubMed Central auprès duquel notre candidature est en cours d'examen. Rappelons que nous acceptons les soumissions en Anglais, Espagnol, Français et en assurons la traduction. Lorsqu'un article est accepté, après sélection en double aveugle par des relecteurs indépendants du comité editorial, les versions Anglaise et Française sont publiées en ligne. Le RDPLF souhaite à nos lecteurs mais aussi à tous ceux qui participent au succès du RDPLF une très bonne fin d’année et que l’année 2020 qui arrive soit source pour chacun de bonheur et réussite dans ses projets. Liste des relecteurs : Azar Raymond ( France ), Bammens Bert ( Belgique ), Bataille Stanislas ( France ), Julie Beaume (France), Brayer Isabelle ( France ), Béchade Clémence ( France ), Ben Abdallah Taieb ( Tunisie ), Caudwell Valerie ( France ), Chanliau Jacques ( France ), Collart Fredéric ( Belgique ), de Arteaga Javier ( Argentine ), Bammens Bert( France ), Bataille Stanislas ( France ), Ben Abdallah Taieb ( France ), Béchade Clemence( France ), Caudwell Valérie (France ), Collart Frederic ( Belgique ), Descot Lisa ( France ), Desitter Arielle ( France ), Durand Pierre Yves ( France ), Fabre Emmanuel( France ), Faller Bernadette( France ), Fessi Hafedh ( France ), Fibach Eitan ( Israel ), Francois Karlien ( Belgique ), Gentile Stéphanie( France ), Gosselin Morgane( France ), Grillon Antoine( France ), Guillouët Sonia ( France ), Landru Isabelle ( France ), Lanot Antoine ( France ), Laville Maurice ( France ), Mougel Sophie (France), Nodimar Céline ( France ), Petitclerc Thierry ( France ), Urena Pablo ( France ), Landi Vincent ( France ), Padernoz Marie Christine ( France ), Querin Serge ( Canada ), Rostoker Guy ( France ), Rousseau-Gagnon Mathieu ( Canada) ), Stéphanie Gentile ( France ), Target Natalia ( France ), Urena Pablo ( France ), Van Biesen Wim ( Belgique ), Veniez Ghislaine ( France ), Vernier Isabelle( ), Vincent Landi ( France ), Vrtovsnik François ( France )
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".