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Enregistrement W2030764041 · doi:10.3109/21678421.2013.778588

Funding agencies and disease organizations: Resources and recommendations to facilitate ALS clinical research

2013· review· en· W2030764041 sur OpenAlexaffabout
David A. Chad, Sanjay I. Bidichandani, Lucie Bruijn, J. Donald Capra, Brian Dickie, John H. Ferguson, Denise A. Figlewicz, Melissa Forsythe, Petra Kaufmann, Annette Kirshner, William Monti

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensALS Society of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankExcellenceDiseaseMedicineClinical researchFamily medicinePolitical sciencePublic relationsPathologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,017 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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