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    Using machine learning to predict UK and Japanese secondary students' life satisfaction in PISA 2018.
    Pan, Z ; Cutumisu, M
    In: The British journal of educational psychology, Jg. 94 (2024-06-01), Heft 2, S. 474-498
    Online academicJournal
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    Spatial Modeling of Maritime Risk Using Machine Learning.
    Rawson, A ; Brito, M ; et al.
    In: Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis, Jg. 42 (2022-10-01), Heft 10, S. 2291
    Online academicJournal
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    Machine-learning algorithms predict breast cancer patient survival from UK Biobank whole-exome sequencing data.
    Jang, BS ; Kim, IA
    In: Biomarkers in medicine, Jg. 15 (2021-11-01), Heft 16, S. 1529-1539
    academicJournal
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    Translating polygenic risk scores for clinical use by estimating the confidence bounds of risk prediction.
    Sun, J ; Wang, Y ; et al.
    In: Nature communications, Jg. 12 (2021-09-06), Heft 1, S. 5276
    Online academicJournal
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    Machine-learning based prediction of Cushing's syndrome in dogs attending UK primary-care veterinary practice.
    Schofield, I ; Brodbelt, DC ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-04-27), Heft 1, S. 9035
    Online academicJournal
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    Using machine learning improves predictions of herd-level bovine tuberculosis breakdowns in Great Britain.
    Stański, K ; Lycett, S ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-01-26), Heft 1, S. 2208
    Online academicJournal
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    POPDx: an automated framework for patient phenotyping across 392 246 individuals in the UK Biobank study.
    Yang, L ; Wang, S ; et al.
    In: Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, Jg. 30 (2023-01-18), Heft 2, S. 245-255
    Online academicJournal
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    A machine-learning algorithm for neonatal seizure recognition: a multicentre, randomised, controlled trial.
    Pavel, AM ; Rennie, JM ; et al.
    In: The Lancet. Child & adolescent health, Jg. 4 (2020-10-01), Heft 10, S. 740-749
    academicJournal
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    Predicting Crash Injury Severity with Machine Learning Algorithm Synergized with Clustering Technique: A Promising Protocol.
    Assi, K ; Rahman, SM ; et al.
    In: International journal of environmental research and public health, Jg. 17 (2020-07-30), Heft 15
    Online academicJournal
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    Development and validation of a risk prediction model to diagnose Barrett's oesophagus (MARK-BE): a case-control machine learning approach.
    Rosenfeld, A ; Graham, DG ; et al.
    In: The Lancet. Digital health, Jg. 2 (2020), Heft 1, S. E37-E48
    Online academicJournal
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    Identifying undetected dementia in UK primary care patients: a retrospective case-control study comparing machine-learning and standard epidemiological approaches.
    Ford, E ; Rooney, P ; et al.
    In: BMC medical informatics and decision making, Jg. 19 (2019-12-02), Heft 1, S. 248
    Online academicJournal
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    Cardiovascular disease risk prediction using automated machine learning: A prospective study of 423,604 UK Biobank participants.
    Alaa, AM ; Bolton, T ; et al.
    In: PloS one, Jg. 14 (2019-05-15), Heft 5, S. e0213653
    Online academicJournal
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    The UK Research Excellence Framework and the Matthew effect: Insights from machine learning.
    Balbuena, LD
    In: PloS one, Jg. 13 (2018-11-26), Heft 11, S. e0207919
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    Prognostication and Risk Factors for Cystic Fibrosis via Automated Machine Learning.
    Alaa, AM ; van der Schaar M
    In: Scientific reports, Jg. 8 (2018-07-26), Heft 1, S. 11242
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    Bioimpedance and New-Onset Heart Failure: A Longitudinal Study of >500 000 Individuals From the General Population.
    Lindholm, D ; Fukaya, E ; et al.
    In: Journal of the American Heart Association, Jg. 7 (2018-06-29), Heft 13
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    Early risk assessment for COVID-19 patients from emergency department data using machine learning.
    Heldt, FS ; Vizcaychipi, MP ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-02-18), Heft 1, S. 4200
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    Chances and challenges of machine learning-based disease classification in genetic association studies illustrated on age-related macular degeneration.
    Guenther, F ; Brandl, C ; et al.
    In: Genetic epidemiology, Jg. 44 (2020-10-01), Heft 7, S. 759-777
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    Testing the ability of unmanned aerial systems and machine learning to map weeds at subfield scales: a test with the weed Alopecurus myosuroides (Huds).
    Lambert, JP ; Childs, DZ ; et al.
    In: Pest management science, Jg. 75 (2019-08-01), Heft 8, S. 2283-2294
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    Plasma metabolic profiles predict future dementia and dementia subtypes: a prospective analysis of 274,160 participants.
    Qiang, Yi-Xuan ; You, Jia ; et al.
    In: Alzheimer's Research & Therapy, Jg. 16 (2024-01-22), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Should AI allocate livers for transplant? Public attitudes and ethical considerations.
    Drezga-Kleiminger, Max ; Demaree-Cotton, Joanna ; et al.
    In: BMC Medical Ethics, Jg. 24 (2023-11-27), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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