Tumor-Specific Blood Serum Factors as Basis of Tumor Dormancy
Notice bibliographique
Résumé
Environmental pollution, climate change and biodiversity loss are major health threats identified by the EU Action Plan “Towards Zero Pollution for Air, Water and Soil”. Addressing these challenges requires highly qualified toxicologists and ecotoxicologists, capable of evaluating emerging pollutants, complex mixtures and associated risks using innovative methods. The Erasmus+ Project ToxLearn4EU (2021-1-FR01-KA220-HED-000030081; https://toxlearn4eu.eu) was launched to modernise higher education in toxicology across Europe by designing and implementing open-access digital resources. The project brings together ten higher education and research institutions from eight European countries. It focuses on three key areas: emerging pollutants, new toxicological methodologies and models, and risk assessment and communication. ToxLearn4EU has produced a series of online training materials, including core and advanced courses, case studies, and expert lectures—available via YouTube and the project website. These resources target both students and teachers, aiming to enhance competencies, promote digital literacy, and support curriculum renewal in line with the European Green Deal. The pedagogical approach combines interactive learning and real-world applicability, promoting engagement through problem-based learning and thematic integration. Teachers are also supported with implementation guidelines to incorporate these resources into regular teaching practices. The courses contribute to life-long learning and academic-professional transitions in human and environmental toxicology. By aligning digital innovation with sustainability goals, ToxLearn4EU strengthens toxicological education across Europe, improves student motivation and reduces dropout rates, and reinforces cross-border collaboration in science education. Acknowledgements: The authors acknowledge the contributions of all ToxLearn4EU partners. Funding: Funded by Erasmus+ KA220-HED - Cooperation Partnerships in Higher Education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».