Severe Acute Respiratory Syndrome: Developing a Research Response
Notice bibliographique
Résumé
When severe acute respiratory syndrome (SARS) first came to world attention in March 2003, it was immediately perceived to be a global threat with a pandemic potential. To help coordinate international research efforts, the National Institute of Allergy and Infectious Diseases convened a colloquium entitled SARS: Developing a Research Response on 30 May 2003. Breakout sessions intended to identify unmet research needs in 5 areas of SARS research--clinical research, epidemiology, diagnostics, therapeutics, and vaccines--are summarized here. Since this meeting, however, the identified research needs have been only partially met. Needs that have yet to be realized include reliable methods for early identification of individuals with SARS, a full description of SARS pathogenesis and immune response, and animal models that faithfully mimic SARS respiratory symptoms. It is also of the utmost importance that the global scientific community enhance mechanisms for international cooperation and planning for SARS research, as well as for other emerging infectious disease threats that are certain to arise in the future.
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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 | 0,095 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
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 ».