HIVR4P 2016, Partnering for Prevention: Conference Summary and Highlights
Notice bibliographique
Résumé
HIV Research for Prevention: AIDS Vaccine, Microbicide, and ARV-based Prevention Science (HIVR4P) was built on a growing consensus that effective HIV prevention requires a combination of approaches and that understanding, analyzing, and debating the cross-cutting issues that impact prevention research are all essential to combat the global HIV/AIDS epidemic. To that end, the biennial HIVR4P conference is dedicated to all biomedical HIV prevention research approaches, including HIV vaccines, microbicides, pre-exposure prophylaxis, and treatment as prevention. The HIVR4P 2016 conference was held in Chicago, Illinois (USA), on October 17-21, and included more than 700 scientific presentations and 21 satellite sessions covering the latest and most promising advances across the HIV prevention research field. The theme "Partnering for Prevention" represented the conference's commitment to breaking down silos between research disciplines as well as between researchers, program developers, care providers, advocates, communities, and funders. Delegates spanning 42 countries attended the conference. One-third of those in attendance were early career investigators, which reflects a firm commitment to emerging researchers and ultimately to the goal of developing a sustainable scientific enterprise well into the future. This article presents a concise summary of highlights from the conference. For a more detailed account, one may find full abstracts, daily summaries, and webcasts on the conference website at hivr4p.org.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,116 | 0,056 |
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 ».