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Enregistrement W2135878676 · doi:10.1017/s0963180107070211

Chimera Research and Stem Cell Therapies for Human Neurodegenerative Disorders

2007· review· en· W2135878676 sur OpenAlexaff
Françoise Βaylis, Andrew Fenton

Notice bibliographique

RevueCambridge Quarterly of Healthcare Ethics · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimera (genetics)Embryonic stem cellBioethicsStem cellEugenicsPolitical scienceBiologyLawCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In April 2005, the U.S. National Academy of Sciences (NAS) published its Guidelines for Human Embryonic Stem Cell Research. These voluntary guidelines are among the most permissive in the world—in a country that prohibits federal funding of research to derive human embryonic stem (hES) cells (cells that can self-renew or differentiate into most cells in the human body). One of the few research prohibitions in the NAS guidelines concerns the creation of certain kinds of human–nonhuman chimeras. A chimera is an organism with a mixture of cells from two different organisms, from the same or different species. Figure 1 provides a useful overview of different types of chimeras.This work was supported, in part, by a Stem Cell Network grant to Françoise Baylis and Jason Scott Robert and a CIHR grant to Françoise Baylis. We sincerely thank Alan Fine, Rich Campbell, Cynthia Cohen, and Tim Krahn for helpful comments on an earlier draft of this paper. Thanks are also owed to Tim Krahn for his research assistance. An earlier version of this paper was presented to the Department of Bioethics and the Novel Tech Ethics research team (www.noveltechethics.ca). We thank the participants at each of these meetings for their helpful comments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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