Funding agencies and disease organizations: Resources and recommendations to facilitate ALS clinical research
Notice bibliographique
Résumé
Ten groups presented their perspectives on facilitating clinical research in ALS including four federal agencies, four disease organizations, one foundation and one advocacy group. The federal agencies (National Institute of Neurological Disorders and Stroke, National Institute of Environmental Health Sciences, Office of Rare Diseases Research, Department of Defense) encourage fostering a team approach between pre-clinical and clinical research investigators, coordinating with patient groups in the early phases of clinical studies, enhancing private and public partnerships, and investigating the interplay between genetic susceptibility and environmental exposure. The disease organizations (Muscular Dystrophy Association, ALS Association, ALS Society of Canada, and the Motor Neurone Disease Association UK) support fellowship training programs to develop ALS clinician scientists, and encourage work on the epidemiology of ALS, on genetic and epigenetic mechanisms that are relevant to ALS pathogenesis, on developing ALS registries and biobanks, and building bridges of collaboration among study groups. The Foundation supports innovative projects, including stem-cell research, and Patient Advocacy is committed to supporting excellence in ALS research and patient care, and believes strongly in enhancing communication between patients and members of the research community.
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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 | 0,121 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».