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Machine learning for Multiple Sclerosis
Selecting structural MRI predictors of cognitive status in MS patients through a machine learning approach applied to a large multicenter MS population / d'Ambrosio, A., Marzi, C., Bisecco, A., Diciotti, S., Altieri, M., Battaglini, M., De Stefano, N., Pagani, E., Pantano, P., Piervincenzi, C., Rocca, M.A., Storelli, L., Filippi, M., Tedeschi, G., Gallo, A.. - In: MULTIPLE SCLEROSIS. - ISSN 1352-4585. - ELETTRONICO. - 27:(2021), pp. 85-86. (ECTRIMS 2021 ).
Selecting structural MRI predictors of cognitive status in MS patients through a machine learning approach applied to a large multicenter MS population
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Utilizza questo identificatore per citare o creare un link a questa risorsa: https://hdl.handle.net/2158/1469792
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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.
