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Enregistrement W2107470469 · doi:10.1517/17460441.2.s1.s25

Anthelmintic discovery and development in the animal health industry

2007· article· en· W2107470469 sur OpenAlexaff
Debra J. Woods, Christelle Lauret, Timothy G. Geary

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Discovery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesElanco Animal Health
Mots-clésDrug discoveryPharmaceutical industryBusinessIdentification (biology)General partnershipIsolation (microbiology)Drug developmentInvestment (military)Paradigm shiftBiotechnologyRisk analysis (engineering)Data scienceBiologyDrugComputer sciencePharmacologyBioinformaticsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most modern anthelmintics used against human pathogens have come from the animal health (AH) industry. Historically, new molecules were discovered empirically, but recent developments in genomic and screening technologies have significantly enhanced the opportunities for target-based identification of novel therapies. However, drug discovery and development is still a complicated and costly process with high attrition. Absence of a return in investment for tropical parasitic diseases makes it difficult for large pharmaceutical companies to justify seeking antiparasitics for less developed countries in isolation. A partnership in which there is a sharing of costs and leveraging of resources is one way forward and is reflected in the new paradigm of 'integrated drug discovery', where collaborations and networks of academic institutions and industry are working together towards the discovery of new treatments for tropical parasitic diseases.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,717

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
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

Citations40
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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