On the path to translation: Highlights from the 2010 Canadian Conference on Ovarian Cancer Research
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer continues to be the most lethal of the gynaecologic malignancies due to the lack of early detection, screening strategies and ineffective therapeutics for late-stage metastatic disease, particularly in the recurrent setting. The gathering of researchers investigating fundamental pathobiology of ovarian cancer and the clinicians who treat patients with this insidious disease is paramount to meeting the challenges we face. Since 2002, the Canadian Conference on Ovarian Cancer Research, held every two years, has served this essential purpose. The objectives of this conference have been to disseminate new information arising from the most recent ovarian cancer research and identify the most pressing challenges we still face as scientists and clinicians. This is best accomplished through direct encounters and exchanges of innovative ideas among colleagues and trainees from the realms of basic science and clinical disciplines. This meeting has and continues to successfully facilitate rapid networking and establish new collaborations from across Canada. This year, more guest speakers and participants from other countries have extended the breadth of the research on ovarian cancer that was discussed at the meeting. This report summarizes the key findings presented at the fifth biennial Canadian Conference on Ovarian Cancer Research held in Toronto, Ontario, and includes the important issues and challenges we still face in the years ahead to make a significant impact on this devastating disease.
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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 | 0,021 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».