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Enregistrement W2009353282 · doi:10.1196/annals.1409.012

Vaccines Against <i>Francisella Tularensis</i>

2007· review· en· W2009353282 sur OpenAlexaff
J. Wayne Conlan, Petra C. F. Oyston

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrancisella tularensisTularemiaFrancisellaLicensureAttenuated vaccineBiological warfareVirologyVirulencePathogenBiologyMicrobiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Francisella tularensis is one of the most pathogenic pathogens known, especially when disseminated as a small particle aerosol. Because of this, it was developed into a biological warfare agent by several states during the 20th century. Nowadays, concerns remain about the potential of this pathogen to cause widespread disease, tularemia, in the hands of terrorists. This has resurrected interest in methods to combat it. This article reviews the current status of vaccine development efforts against tularemia. To date most of our understanding of tularemia vaccine efficacy has been derived from the clinical and experimental use of a pragmatically attenuated live vaccine strain of F. tularensis subspecies holarctica. However, this vaccine which has been in existence for more than 50 years is still beset by regulatory issues that continue to hamper its licensure. These issues and possible solutions are highlighted, along with more modern molecular approaches to vaccine development against this highly virulent pathogen.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations96
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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