Notice bibliographique
Résumé
ORLANDO—Attendance at the 95th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research was better than for any year in recent memory, except for 2002 in San Francisco, organizers said. Just under 14,000 people—13,948, to be exact—were registered to hear or view the approximately 5,700 presentations. In contrast, the 2002 meeting drew 15,403 attendees, and there were 12,205 people pre-registered for the 2003 Toronto meeting that was aborted because of the SARS scare. While that cancellation meant that 2003–2004 President Karen Antman, MD, had only nine months in office, it didn't interfere with planning for the Orlando meeting, she said. “We had our first program committee meeting even before the Toronto meeting was canceled.” But sandwiching two conferences into nine months—the replacement meeting in Washington in July and then this year's in Orlando—meant considerable extra work for the AACR staff.Figure: Scenes from the Annual Meeting: (clockwise from top) AACR booth in the Exhibit area; AACR CEO Margaret Foti, PhD; President Lynn M. Matrisian, PhD (left) and 2003–04 President Karen Antman, MD; and Gregory M. Wahl, PhD, Program Chair.“It was really tougher for the staff than it was for us [the elected officers and committee chairs],” Dr. Antman said. The theme of this year's meeting was Information Integration for Innovation, and that's what registrants felt took place, said Program Chair Geoffrey M. Wahl, PhD, Professor of Genetics at the Salk Institute for Biological Studies. “People have told me how excited they are because we tried to do integration of information. I think it has been a fabulous conference, but I'm biased.” 2004-2005 President Lynn McCormick Matrisian, PhD, of Vanderbilt University, said the conference showcased “a lot of cutting-edge science, as well as discussion of the way the future should go.” A challenge for the 2005 annual meeting (April 16 to 20 in Anaheim, CA) and for the Association in general, will be to involve the public more in the discussions, she said. “We need to find out how to translate our information into the type of information that the public is interested in. We did have a very successful Public Forum [held this year as it has for the last several years, on the first day of the meeting], but it's such a small percentage of the population that we reach. We still have a long way to go.”
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,512 | 0,446 |
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 ».