Enregistrement W1966602829 · doi:10.1016/j.expneurol.2013.05.012

Demonstrating efficacy in preclinical studies of cellular therapies for spinal cord injury — How much is enough?

2013· article· en· W1966602829 sur OpenAlexaff

Brian K. Kwon, Lesley Soril, Mark Bacon, Michael S. Beattie, Armin Blesch, Jacqueline C. Bresnahan, Mary Bartlett Bunge, Sarah A. Dunlop, Michael G. Fehlings, Adam R. Ferguson, Caitlin E. Hill, Soheila Karimi‐Abdolrezaee, Paul Lu, John W. McDonald, Hans Werner Müller, Martin Oudega, E Rosenzweig, Paul J. Reier, Jerry Silver, Eva Syková, Xiao‐Ming Xu, James D. Guest, Wolfram Tetzlaff

Notice bibliographique

RevueExperimental Neurology · 2013

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueSpinal Cord Injury Research

Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity of ManitobaPraxis Spinal Cord InstituteUniversity of British Columbia

Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke

Mots-clésSpinal cord injuryMedicineNeuroscienceSpinal cordPsychology

DOI10.1016/j.expneurol.2013.05.012

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,120

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMétarecherche

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,880

Score d'incertitude au seuil0,634

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,120	0,076
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,002	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,008	0,003
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,002	0,009
Communication savante	0,007	0,013
Science ouverte	0,004	0,003
Intégrité de la recherche	0,007	0,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,006	0,001

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.

Tête enseignante Opus0,172

Tête enseignante GPT0,485

Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_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 découle