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Enregistrement W1996237457 · doi:10.1089/omi.2014.0029

Bernard Lerer: Recipient of the 2014 Inaugural Werner Kalow Responsible Innovation Prize in Global Omics and Personalized Medicine (Pacific Rim Association for Clinical Pharmacogenetics)

2014· article· en· W1996237457 sur OpenAlexaff
Vural Özdemir, László Endrényi, Şükrü Aynacıoğlu, Nicola Luigi Bragazzi, Collet Dandara, Edward S. Dove, Lynnette R. Ferguson, Christy J. Geraci, Ernst Hafen, Belgin Kesim, Eugene Kolker, Edmund J.D. Lee, Adrián LLerena, Muradiye Nacak, Kazutaka Shimoda, Toshiyuki Someya, Sanjeeva Srivastava, Brian Tomlinson, Effy Vayena, Louise Warnich, Ümit Yaşar

Notice bibliographique

RevueOMICS A Journal of Integrative Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalized medicinePharmacogeneticsPrecision medicineSociologyHistoryMedicineBioinformaticsBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article announces the recipient of the 2014 inaugural Werner Kalow Responsible Innovation Prize in Global Omics and Personalized Medicine by the Pacific Rim Association for Clinical Pharmacogenetics (PRACP): Bernard Lerer, professor of psychiatry and director of the Biological Psychiatry Laboratory, Hadassah-Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel. The Werner Kalow Responsible Innovation Prize is given to an exceptional interdisciplinary scholar who has made highly innovative and enduring contributions to global omics science and personalized medicine, with both vertical and horizontal (transdisciplinary) impacts. The prize is established in memory of a beloved colleague, mentor, and friend, the late Professor Werner Kalow, who cultivated the idea and practice of pharmacogenetics in modern therapeutics commencing in the 1950s. PRACP, the prize's sponsor, is one of the longest standing learned societies in the Asia-Pacific region, and was founded by Kalow and colleagues more than two decades ago in the then-emerging field of pharmacogenetics. In announcing this inaugural prize and its winner, we seek to highlight the works of prize winner, Professor Lerer. Additionally, we contextualize the significance of the prize by recalling the life and works of Professor Kalow and providing a brief socio-technical history of the rise of pharmacogenetics and personalized medicine as a veritable form of 21(st) century scientific practice. The article also fills a void in previous social science analyses of pharmacogenetics, by bringing to the fore the works of Kalow from 1995 to 2008, when he presciently noted the rise of yet another field of postgenomics inquiry--pharmacoepigenetics--that railed against genetic determinism and underscored the temporal and spatial plasticity of genetic components of drug response, with invention of the repeated drug administration (RDA) method that estimates the dynamic heritabilities of drug response. The prize goes a long way to cultivate transgenerational capacity and broader cognizance of the concept and practice of responsible innovation as an important criterion of 21(st) century omics science and personalized medicine. A new call is presently in place for the 2016 PRACP Werner Kalow prize. Nominations can be made in support of an exceptional individual interdisciplinary scholar, or alternatively, an entire research team, from any region in the world with a record of highly innovative contributions to global omics science and/or personalized medicine, in the spirit of responsible innovation. The application process is straightforward, requiring a signed, 1500-word nomination letter (by the applicant or sponsor) submitted not later than May 31, 2015.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,371 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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