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ASO Visual Abstract: Development and Validation of a Machine Learning Model to Predict Early Recurrence of Intrahepatic Cholangiocarcinoma / Alaimo, L., Lima, H.A., Moazzam, Z., Endo, Y., Yang, J., Ruzzenente, A., Guglielmi, A., Aldrighetti, L., Weiss, M., Bauer, T.W., Alexandrescu, S., Poultsides, G.A., Maithel, S.K., Marques, H.P., Martel, G., Pulitano, C., Shen, F., Cauchy, F., Koerkamp, B.G., Endo, I., et al.. - In: ANNALS OF SURGICAL ONCOLOGY. - ISSN 1534-4681. - 30:9(2023), pp. 5418-5419. [10.1245/s10434-023-13712-z]
ASO Visual Abstract: Development and Validation of a Machine Learning Model to Predict Early Recurrence of Intrahepatic Cholangiocarcinoma
Alaimo L.
Primo
;Lima H. A.
Secondo
;Moazzam Z.;Endo Y.;Yang J.;Ruzzenente A.;Guglielmi A.;Aldrighetti L.;Weiss M.;Bauer T. W.;Alexandrescu S.;Poultsides G. A.;Maithel S. K.;Marques H. P.;Martel G.;Pulitano C.;Shen F.;Cauchy F.;Koerkamp B. G.;Endo I.;Kitago M.
ASO Visual Abstract: Development and Validation of a Machine Learning Model to Predict Early Recurrence of Intrahepatic Cholangiocarcinoma / Alaimo, L., Lima, H.A., Moazzam, Z., Endo, Y., Yang, J., Ruzzenente, A., Guglielmi, A., Aldrighetti, L., Weiss, M., Bauer, T.W., Alexandrescu, S., Poultsides, G.A., Maithel, S.K., Marques, H.P., Martel, G., Pulitano, C., Shen, F., Cauchy, F., Koerkamp, B.G., Endo, I., et al.. - In: ANNALS OF SURGICAL ONCOLOGY. - ISSN 1534-4681. - 30:9(2023), pp. 5418-5419. [10.1245/s10434-023-13712-z]
none
22
info:eu-repo/semantics/article
262
Alaimo, L.; Lima, H. A.; Moazzam, Z.; Endo, Y.; Yang, J.; Ruzzenente, A.; Guglielmi, A.; Aldrighetti, L.; Weiss, M.; Bauer, T. W.; Alexandrescu, S.; P...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.11768/163788
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
