Conference 2015: Drug Discovery and Development in the Post Genomic Era. An international symposium held jointly by CSPS and CC-CRS, May 26-28, 2015, Toronto, ON, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Plenaries and Special Presentations:Shana Kelley, University of Toronto: "New Technologies for Ultrasensitive Analysis of Clinically-relevant Biomolecules"Richard Hargreaves, BIOGEN IDEC: "Imaging in CNS Drug Discovery and Development"Roger Williams: CSPS Lifetime Achievement Award - "0.5 X 102: Looking Back and Forward"Neal Davies, University of Manitoba: CSPS Award of Leadership in Canadian Pharmaceutical Sciences - "30 Years of Coffee, Beer and Serendipity in Pharmacy Research"Conference Sessions:Special CSPS Session: The Future of Pharmaceutical Sciences1. The Evolving Business of Pharmaceuticals2. Analysis of Peptide and Protein Drug Targets by LC/MS/MS3. Mucosal Drug Delivery4. New Methodologies of Genome Wide Target Validation5. Regulatory Updates and Developments6. Antibody-based Therapeutics7. Imaging in Drug Delivery8. Nuclear Receptors in Drug Discovery9. IV-IVC Modeling and Simulation as a Tool to Facilitate Drug Development and Marketing10. Pharmacogenomics in Drug Development11. Bioavailability of Novel Dosage Forms
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,016 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».