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Oral Abstracts: Abstract # 315: A Machine Learning-Based Predictive Model for Outcome of Covid-19 in Kidney Transplant Recipients / Revuelta, I., Santos Arteaga, F.J., Di Caprio, D., Montagud-Marrahi, E., Cofan, F., Torregrosa, V., Bodro, M., Moreno, A., Ventura-Aguiar, P., Cucchiari, D., Esforzado, N., Piñeiro, G., Ugalde-Altamirano, J., Campistol, J.M., Alcaraz, A., Bayès, B., Poch, E., Oppenheimer, F., Diekmann, F.. - In: AMERICAN JOURNAL OF TRANSPLANTATION. - ISSN 1600-6143. - 2021:21(S4)(2021), pp. 463-463. (ATC 2021 Virtual Congress June 4 – 9, 2021) [10.1111/ajt.16847].
Oral Abstracts: Abstract # 315: A Machine Learning-Based Predictive Model for Outcome of Covid-19 in Kidney Transplant Recipients
Revuelta, I.;Santos Arteaga, F. J.;Di Caprio, D.;Montagud-Marrahi, E.;Cofan, F.;Torregrosa, V.;Bodro, M.;Moreno, A.;Ventura-Aguiar, P.;Cucchiari D;Esforzado, N.;Piñeiro, G.;Ugalde-Altamirano, J.;Campistol, J. M.;Alcaraz, A.;Bayès, B.;Poch, E.;Oppenheimer, F.;Diekmann, F.
Oral Abstracts: Abstract # 315: A Machine Learning-Based Predictive Model for Outcome of Covid-19 in Kidney Transplant Recipients / Revuelta, I., Santos Arteaga, F.J., Di Caprio, D., Montagud-Marrahi, E., Cofan, F., Torregrosa, V., Bodro, M., Moreno, A., Ventura-Aguiar, P., Cucchiari, D., Esforzado, N., Piñeiro, G., Ugalde-Altamirano, J., Campistol, J.M., Alcaraz, A., Bayès, B., Poch, E., Oppenheimer, F., Diekmann, F.. - In: AMERICAN JOURNAL OF TRANSPLANTATION. - ISSN 1600-6143. - 2021:21(S4)(2021), pp. 463-463. (ATC 2021 Virtual Congress June 4 – 9, 2021) [10.1111/ajt.16847].
Revuelta, I.; Santos Arteaga, F. J.; Di Caprio, D.; Montagud-Marrahi, E.; Cofan, F.; Torregrosa, V.; Bodro, M.; Moreno, A.; Ventura-Aguiar, P.; Cucchi...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11572/336538
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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.
