Future of Rare Diseases Research 2017–2027: An IRDiRC Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) was founded in 2011 with the conviction that rare diseases research had reached a critical juncture. Proof of principle existed that rare diseases could be diagnosed, new treatments successfully developed and approved, and improvements in quality and quantity of life achieved. Government research funders, companies, scientists, and patient advocacy groups had all demonstrated their commitment and effectiveness in contributing to progress in rare diseases research. However, the work was largely atomized, with each organization, each country, and the champions of each disease pursuing independent, often duplicative solutions. The scale of the "rare disease problem"-thousands of rare diseases, the vast preponderance of them with no approved treatment, and decades-long diagnostic odysseys for many patients-led to the realization that the time had arrived for global cooperation and collaboration among the many stakeholders active in rare diseases research, to capitalize on these proofs of principle, and maximize the output of rare diseases research efforts around the world. IRDiRC's initial aims were to aid in the achievement of two overarching objectives: to contribute to the development of 200 new therapies and the means to diagnose most rare diseases by the year 2020. 1 For more detailed information on the history, governance, and nascent stages of the Consortium, please refer to the accompanying piece on the first 6 years of IRDiRC.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle