Introduction to the Special Issue on dopamine celebrating the 90th birthday of Oleh Hornykiewicz
Notice bibliographique
Résumé
More than five decades ago, Oleh Hornykiewicz described reduced striatal dopamine levels in postmortem brains of patients with Parkinson's disease and subsequently developed what still is the first-line treatment today, the restoration of deficient dopamine levels by administering its precursor, L-DOPA. It is probably safe to say that this was one of the major breakthroughs in the history of modern medicine; it has transformed the lives of tens of millions of people with Parkinson's and countless family members and carers. It still serves as one of the most vivid examples of the successful translation of basic research into clinical practice. In 2016, Oleh Hornykiewicz celebrated his 90th birthday. As a tribute to his pioneering work, the Dopamine 2016 conference was held in Vienna, Austria, where Oleh Hornykiewicz spent important parts of his scientific career and where he is still working today. We included in the programme a symposium entitled ‘Oleh Hornykiewicz Special Birthday Symposium’ which was sponsored by EJN and FENS. The symposium was chaired by Robert Schwarcz and included Ann Graybiel, Michael Schlossmacher and Werner Poewe as speakers. Oleh Hornykiewicz at the Cocktail Reception in Vienna Town Hall following the ‘Oleh Hornykiewicz Special Birthday Symposium’ at Dopamine 2016 (Monday, 5th September 2016). Oleh Hornykiewicz with his wife, Christine, holding a letter from Canadian Prime Minister, Justin Trudeau, congratulating him on his life's work on Parkinson's disease and on the occasion of his 90th birthday.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,037 |
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 ».