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Record W7097050537

PAR SHANTI RO]AS-SUTTERLIN

2014· article· en· W7097050537 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languageen
FieldHealth Professions
TopicMedical Research and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSensationalismDiffuser (optics)Ridiculous
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La diffusion de ce mémoire se fait dans le respect des droits de son auteur, qui a signé le formulaire Autorisation de reproduire et de diffuser un travail de recherche de cycles supérieurs (SDU-522- Rév.01-2006). Cette autorisation stipule que "conformément à l'article 11 du Règlement no 8 des études de cycles supérieurs, [l'auteur] concède à l'Université du Qùébec à Montréal une licence non exclusive d'utilisation et de publication de la totalité ou d'une partie importante de [son] travail de recherche pour des fins pédagogiques et non commerciales. Plus précisément, [l'auteur] autorise l'Université du Québec à Montréal à reproduire, diffuser, prêter, distribuer ou vendre des copies de [son] travail de recherche à des fins non commerciales sur quelque support que ce soit, y compris l'Internet. Cette licence et cette autorisation n'entraînent pas une renonciation de [la] part [de "auteur] à [ses] droits moraux ni à [ses] droits de propriété intellectuelle. Sauf entente contraire, [l'auteur] conserve la liberté de diffuser et de commercialiser ou non ce travail dont [il] possède un exemplaire. » REMERCIEMENTS J'aimerais d'abord remercier le Dr Richard Béliveau de m'avoir accueillie au sein du Laboratoire de Médecine Moléculaire et de m'avoir accordé sa confiance tout au long de ma maîtrise. Les connaissances et aptitudes que j'ai acquises sont inestimables pour la poursuite de mon cheminement scientifique. J'aimerais aussi remercier le Dr Borhane Annabi pour sa constante disponibilité, son aide, ses encouragements et ses nombreux conseils, ainsi que mes collègues et amis du laboratoire, Martha, Marie-Paule, Anissa, les deux Simon, Carl et Jean-Christophe. Vous côtoyer a été un vrai plaisir. J'adresse mes plus sincères remerciements aux membres de ma famille qui m'ont toujours encouragée à donner le meilleur de moi-même. Finalement, je remercie les donateurs de la Fondation de l'UQÀM, qui m'ont permis i'octroi d'une bourse d'excellence durant mes études. TABLE DES MATIÈRES LISTE DES FIGURES vi LISTE DES TABLEAUX vii

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.862
Threshold uncertainty score0.463

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.1380.086

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.

Opus teacher head0.132
GPT teacher head0.575
Teacher spread0.443 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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