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Enregistrement W2743141117 · doi:10.1017/gheg.2017.3

Strengthening human genetics research in Africa: report of the 9th meeting of the African Society of Human Genetics in Dakar in May 2016

2017· article· en· W2743141117 sur OpenAlexaboutno aff
Rokhaya Ndiaye Diallo, Macoura Gadji, Branwen J. Hennig, M Gueye, Amadou Gaye, Jean Pascal Demba Diop, Maguette Sylla Niang, P. Lopez Sall, Pape Madièye Gueye, Ahmadou Dem, Omar Faye, Awa Dieye, Aynina Cissé, Mbacké Sembène, Sidy Ka, Ndiaga Diop, Scott M. Williams, Enock Matovu, Raj Ramesar, Ambroise Wonkam, Melanie J. Newport, Charles N. Rotimi, Michèle Ramsay

Notice bibliographique

RevueGlobal Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésHuman geneticsGeneral partnershipGlobePolitical scienceEconomic growthMedicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 9th meeting of the African Society of Human Genetics, in partnership with the Senegalese Cancer Research and Study Group and the Human Heredity and Health in Africa (H3Africa) Consortium, was held in Dakar, Senegal. The theme was Strengthening Human Genetics Research in Africa. The 210 delegates came from 21 African countries and from France, Switzerland, UK, UAE, Canada and the USA. The goal was to highlight genetic and genomic science across the African continent with the ultimate goal of improving the health of Africans and those across the globe, and to promote the careers of young African scientists in the field. A session on the sustainability of genomic research in Africa brought to light innovative and practical approaches to supporting research in resource-limited settings and the importance of promoting genetics in academic, research funding, governmental and private sectors. This meeting led to the formation of the Senegalese Society for Human Genetics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,563
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,064 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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