A REVIEW ON CANCER RESEARCH FUNDING
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is one of the major causes of illness worldwide and the second most important cause of death. The burden of this disease goes beyond the individuals and their families to health caregivers and society. Many actors contribute to the management of cancer in a specific society, and one of the most important issues related to this is cancer research funding, which provides the opportunity for advances in cancer Biology, Etiology, Prevention, Early Detection, Treatment, Cancer Control and Scientific Model Systems. In this paper we presented a literature review on cancer research funding. We analysed the amount of money invested in cancer research in different regions, the type of funding organizations, the distribution of cancer research funding by percentage of Gross Domestic Product, by Common Scientific Outline categories and by cancer site. The results show that USA and Europe had the major spending in cancer research, followed by Canada, Australia, and Asia (especially Japan and China). Among European countries United Kingdom has allocated the largest funds for cancer research. The major funders for oncological research were the governmental organizations in USA, Canada, Australia, and both, governmental and charities, in Europe. In recent years China made impressive progress in cancer research funding, but is still far behind the Western countries. For all regions the majority of funding for cancer research was directed to Biology and Treatment, and less oriented to Prevention and Cancer control. However, in order to direct the funding for cancer research accordingly to burden of disease in different populations and societies, further research is needed.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».