Collaterals 2016: Translating the collaterome around the globe
Notice bibliographique
Résumé
Collaterals 2016 (third International Symposium on Collaterals to the Brain) was a multidisciplinary scientific conference focused on collateral circulation in acute ischemic stroke. Decisive challenges include generalizability of optimal triage and selection paradigms based on collateral status for definitive treatment of acute ischemic stroke, rapid dissemination of expert methods, and the urgent need to leverage networking opportunities for stroke science related to the hemodynamics of collaterals. The collaterome, or individual capacity to offset ischemia in the brain, and determination of a favorable collateral profile have become pivotal factors in consideration of the precision medicine of stroke decision-making. The conference convened over 50 invited faculty from around the world to connect on-site participants at a state-of-the-art facility with remote audiences in more than 22 countries and regions. The 2½-day program was structured into 40-min sessions devoted to key issues in translating the collaterome in acute stroke therapy across the globe. This unique forum of expertise emphasized the timely impact of collaterals on a monumental scale, encouraging maximal participation, rapid diffusion and added value of a diverse networking resource. The meeting format established a model geographical framework and innovative videoconferencing platform for future scientific conferences.
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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 | 0,020 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,010 |
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 ».