Peer recommendations on how to improve clinical research, and Conference wrap-up
Notice bibliographique
Résumé
To promote clinical and patient oriented research, as part of the Second International ALS Conference in Tarrytown, NY, USA, seven pairs of clinicians and scientists were asked to lead discussions with meeting attendees on six major topics (one of which was discussed by two groups); each one the focus of a 90-min Breakout Session. Approximately 25 meeting attendees participated in each session. The Breakout Sessions considered six major themes: 1) Approaches to encourage clinicians to engage in more clinical research to discover the pathogenesis and cause of ALS; 2) Exploring avenues to build more effective partnerships between basic scientists and ALS physicians; 3) Increasing patient interest and commitment to participating in non-trial clinical research; 4) Brainstorming about factors that are most critical to the discovery of the pathogenesis and cause of ALS; 5) Finding ways to incorporate clinical research projects into clinical trials; and 6) Developing state-of-the-art epidemiological studies to solve the mystery of ALS. In this paper, we present the reports from each of the Breakout Sessions; and we provide a wrap-up of the entire conference.
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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 | 0,086 | 0,372 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,389 | 0,310 |
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 ».