Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine research, as well as the development, testing, clinical trials, and commercial uses of vaccines involve complex processes with various biological data that include gene and protein expression, analysis of molecular and cellular interactions, study of tissue and whole body responses, and extensive epidemiological modeling. Although many data resources are available to meet different aspects of vaccine needs, it remains a challenge how we are to standardize vaccine annotation, integrate data about varied vaccine types and resources, and support advanced vaccine data analysis and inference. To address these problems, the community-based Vaccine Ontology (VO, "http://www.violinet.org/vaccineontology":http://www.violinet.org/vaccineontology) has been developed through collaboration with vaccine researchers and many national and international centers and programs, including the National Center for Biomedical Ontology (NCBO), the Infectious Disease Ontology (IDO) Initiative, and the Ontology for Biomedical Investigations (OBI). VO utilizes the Basic Formal Ontology (BFO) as the top ontology and the Relation Ontology (RO) for definition of term relationships. VO is represented in the Web Ontology Language (OWL) and edited using the Protégé-OWL. Currently VO contains more than 2000 terms and relationships. VO emphasizes on classification of vaccines and vaccine components, vaccine quality and phenotypes, and host immune response to vaccines. These reflect different aspects of vaccine composition and biology and can thus be used to model individual vaccines. More than 200 licensed vaccines and many vaccine candidates in research or clinical trials have been modeled in VO. VO is being used for vaccine literature mining through collaboration with the National Center for Integrative Biomedical Informatics (NCIBI). Multiple VO applications will be presented.

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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle