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E-POSTERS: POS048: 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: TRANSPLANT INTERNATIONAL. - ISSN 1432-2277. - 34:S1(2021), pp. 229-229. (Intervento presentato al convegno ESOT 2021 MILAN tenutosi a Milan (in person & online) nel 29th August - September 1st, 2021) [10.1111/tri.13944].
E-POSTERS: POS048: 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.
E-POSTERS: POS048: 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: TRANSPLANT INTERNATIONAL. - ISSN 1432-2277. - 34:S1(2021), pp. 229-229. (Intervento presentato al convegno ESOT 2021 MILAN tenutosi a Milan (in person & online) nel 29th August - September 1st, 2021) [10.1111/tri.13944].
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.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11572/349420
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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.
