Notice bibliographique
Résumé
Funded in the context of the first call of the Marie Curie Research and Innovation Staff Exchange (RISE) 2014 of Horizon 2020, the PREvention of Chronic DIseases consortium (PRECeDI, http://www.precedi.eu/) aims to provide high-quality, multidisciplinary knowledge through training and research in personalized medicine with specific focus on the personalized prevention of chronic diseases. There is a large consensus that personalized medicine is a driver of innovation for research and health care, and also for the health care system and industry as a whole [1]. In order to harness the potential of this new concept, the “PRECeDI” consortium aims to train staff from academic and non-academic institutions on several research topics related to personalized prevention of cancer and neurodegenerative diseases. The acquisition of skills from researchers will come from dedicated secondments aimed at training on different research topics not available at the home institutions; attendance to training courses, workshops, seminars, conferences. In details, five research domains will be addresses: 1) identification and validation of biomarkers for primary prevention of cardiovascular diseases, secondary prevention of Alzheimer, and tertiary prevention of head and neck cancer; 2) economic evaluation of genomic applications; 3) ethical-legal and policy issues surrounding personalized medicine; 4) sociotechnical analysis of the pros-and cons of informing healthy individuals on their genome; 5) identification of organizational models for the provision of predictive genetic testing. PRECeDI is embedded in existing cooperation structures, such as the Erasmus Mundus ERAWEB II program, with additional leading small-medium enterprises (SMEs) in Europe and Canada as beneficiaries. The consortium consists of 9 beneficiaries, namely the Institute of Public Health, Universita del Sacro Cuore, Rome, Italy; Better Value Healthcare Ltd, Oxford, United Kingdom; Department of Infectiuos Diseaseses and Hygiene, Universita La Sapienza, Rome, Italy; Section Community Genetics, VU University Amsterdam, The Netherlands; LINKCARE Health Services S.L., Barcelona, Spain; Erasmus Universitait Medisch Centrum, Department of Epidemiology, Rotterdam, (1) Section of Hygiene, Institute of Public Health, Universita
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,304 | 0,165 |
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 ».