Zobrazeno 1 - 10
of 4 169
pro vyhledávání: '"Ioannidis, John P."'
Autor:
Evdaimon, Iakovos, Ioannidis, John P. A., Nikolentzos, Giannis, Chatzianastasis, Michail, Panagopoulos, George, Vazirgiannis, Michalis
Citation counts and related metrics have pervasive uses and misuses in academia and research appraisal, serving as scholarly influence and recognition measures. Hence, comprehending the citation patterns exhibited by authors is essential for assessin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.19219
Autor:
Schweiger, Gerald, Barnett, Adrian, Besselaar, Peter van den, Bornmann, Lutz, De Block, Andreas, Ioannidis, John P. A., Sandström, Ulf, Conix, Stijn
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 121 (2024)
Research funding systems are not isolated systems - they are embedded in a larger scientific system with an enormous influence on the system. This paper aims to analyze the allocation of competitive research funding from different perspectives: How r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.16934
Autor:
Bartoš, František, Maier, Maximilian, Wagenmakers, Eric-Jan, Nippold, Franziska, Doucouliagos, Hristos, Ioannidis, John P. A., Otte, Willem M., Sladekova, Martina, Deresssa, Teshome K., Bruns, Stephan B., Fanelli, Daniele, Stanley, T. D.
Publication selection bias undermines the systematic accumulation of evidence. To assess the extent of this problem, we survey over 68,000 meta-analyses containing over 700,000 effect size estimates from medicine (67,386/597,699), environmental scien
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.12334
Autor:
Han, Ryan, Acosta, Julián N, Shakeri, Zahra, Ioannidis, John P A, Topol, Eric J *, *, Rajpurkar, Pranav *
Publikováno v:
In The Lancet Digital Health May 2024 6(5):e367-e373
To make informative public policy decisions in battling the ongoing COVID-19 pandemic, it is important to know the disease prevalence in a population. There are two intertwined difficulties in estimating this prevalence based on testing results from
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.14423
Autor:
Chin, Vincent, Samia, Noelle I., Marchant, Roman, Rosen, Ori, Ioannidis, John P. A., Tanner, Martin A., Cripps, Sally
Forecasting models have been influential in shaping decision-making in the COVID-19 pandemic. However, there is concern that their predictions may have been misleading. Here, we dissect the predictions made by four models for the daily COVID-19 death
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.15997
Autor:
Haibe-Kains, Benjamin, Adam, George Alexandru, Hosny, Ahmed, Khodakarami, Farnoosh, Board, MAQC Society, Waldron, Levi, Wang, Bo, McIntosh, Chris, Kundaje, Anshul, Greene, Casey S., Hoffman, Michael M., Leek, Jeffrey T., Huber, Wolfgang, Brazma, Alvis, Pineau, Joelle, Tibshirani, Robert, Hastie, Trevor, Ioannidis, John P. A., Quackenbush, John, Aerts, Hugo J. W. L.
Publikováno v:
Nature 586 (2020) E14-E16
In their study, McKinney et al. showed the high potential of artificial intelligence for breast cancer screening. However, the lack of detailed methods and computer code undermines its scientific value. We identify obstacles hindering transparent and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.00898
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.