How can information science contribute to alzheimer's disease research?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT There are many indicators about the worldwide rise of age‐related neurodegenerative diseases, especially Alzheimer's Disease (AD). Significant and urgent improvements are needed in the areas of prevention, drug discovery, treatment, cost‐effective delivery of health‐care service, and caregiver support. Researchers and professionals from medicine, nursing, health care, computer science, economics and other disciplines have intensified interdisciplinary efforts to address this looming global crisis. To‐date, Information Science has been peripheral to these collaborative developments, contributing primarily in traditional areas of user information needs and services. The presenters in this interactive panel will challenge participants with a simple but provocative question: “How can Information Science (IS) contribute to research on AD?” To inspire the generation of ideas for connections among existing streams in IS research and questions critical to AD, the panelists will describe briefly their own research in AD or related areas, and speak to their potential to advance research in AD. The audience will then engage in small group discussions for rapid idea generation, exchange and exploration. The discussions will be structured around interdisciplinary research areas developed at the University of Pennsylvania's Ware Alzheimer Program Model: 1. Drug Discovery, 2. Biomarkers, 3. Recruitment, Retention and Outcomes, 4. Care Coordination. The objective is to discuss: the potential for Information Science to contribute in the areas of research identified in the Model; unique perspectives (methods, theoretical frameworks, service models) that IS could provide; and potential research partnerships that could be established within and outside of IS. The session will conclude with a collective development of priorities for Information Science engagement in AD research. The participants will be encouraged to become instigators of an IS focus on AD research in their own disciplinary areas, and to contribute to the development of a collaborative virtual space for continuing discussion of these priorities.
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 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 | 0,112 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,033 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
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 ».