CellCAN: A Unique Enabler of Regenerative Medicine and Cell Therapy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative Medicine and Cell Therapy (RMCT) is paving the way for the most innovative and promising medical breakthroughs of the 21st century. Indeed, its curative potential is immense and builds on the already proven benefits of stem cell transplantation. Successful and broad clinical implementation of RMCT, as well as reaping of its full social and economic benefits, is contingent on the resolution of a range of issues. The CellCAN network, a not-for-profit corporation, was created to tackle these challenges, gathering the key forces of the numerous Canadian organizations involved in basic research, assay development, manufacturing, clinical research, clinical trials, legal and ethical regulations, and policies, all working to move RMCT forward. CellCAN creates a national enterprise by bringing together a community of renowned researchers, industries, clinicians, funders and regulators, and aligning it with cell-handling facilities involved in processing cell products and other products for cell therapy clinical trials to ensure capacity and know-how for stem cell research and efficient execution of cell therapy clinical trials. CellCAN is uniquely positioned to accelerate the implementation of RMCT in Canada and disseminate novel developments and findings, thus significantly contributing to the world's knowledge in cellular therapeutics. As such, the CellCAN model could also serve as a useful benchmark to accelerate RMCT implementation in other countries.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».