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Enregistrement W2047799030 · doi:10.1089/acm.2008.0552

Traditional Chinese Medicine Research and Education in Canada

2009· article· en· W2047799030 sur OpenAlexafffundabout
Muhammad Nabeel Ghayur

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Alternative and Complementary Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensHamilton General HospitalSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesConnaught FundAcademy of Medical SciencesUniversity of Hong KongTaipei Medical UniversityChinese University of Hong KongUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineAlternative medicineTraditional medicineTraditional Chinese medicineMedical educationConstructiveFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Traditional Chinese Medicine (TCM) is one of the oldest forms of medicine in the world. There has been a growing interest in TCM in Canada in terms of consumers and also among the research community. To cater for this interest, the Canadian Institute of Chinese Medicinal Research (CICMR) was established in 2004. Since its formation, CICMR has been organizing annual meetings. In 2008, the CICMR meeting, jointly organized with the Ontario Ginseng Innovation Research Centre, was held from October 16th to 19th, in London, Ontario, Canada. The meeting saw a number of participants and speakers from many countries who discussed TCM in a Canadian perspective. The talks and presentations focused on TCM practices in Asia and Canada; analytical techniques for unravelling the science behind TCM; basic and clinical research findings in the areas of cancer and cardiovascular diseases; safety and quality control issues; the regulatory and educational framework of TCM in Canada; and the latest findings in agricultural, chemical, and pharmacological research on ginseng from all over the world. The meeting successfully provided a platform for constructive discussions on TCM practices and research and education in Canada and the world.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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