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Enregistrement W2763593142 · doi:10.15200/winn.150764.43491

Hi Reddit, I'm Warren Chan of the University of Toronto. Ask me anything about applying nanotechnology to treating cancer and infectious diseases. AMA!

2017· dataset· en· W2763593142 sur OpenAlexaboutno aff
AmerChemSocietyAMA, r Science

Notice bibliographique

RevueThe Winnower · 2017
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociate editorNanotechnologyLibrary scienceComputer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ACS AMA Hello Reddit! My name is Warren Chan, and I am currently Distinguished Professor of Biomedical Engineering at The University of Toronto. I also serve as Associate Editor of ACS Nano. I am very much looking forward to my first time participating in Reddit. I obtained my B.S. from University of Illinois in 1996 and a PhD from Indiana University in 2001, both in Chemistry. Then I did my post-doctoral work at the University of California-San Diego in Biomedical Engineering and I joined the faculty at the University of Toronto in 2002 at the Institute of Biomaterials and Biomedical Engineering. I am interested in developing nanotechnology for diagnosing and treating cancer and infectious diseases. As a chemist, I learned how to make and design nanomaterials and as I started my independent career, I wanted to focus on applying these materials to the medical field. My interest can span two domains: (a) outside of the body, I am interested in developing handheld nanotechnology devices that can identify biomarkers and link them to diseases. These devices can also measure these biomarkers with a single drop of blood. (b) inside the body, I am interested in figuring out how to deliver nanoparticles to the diseased site. I think the biggest challenge of using nanotechnology is to be able to deliver enough of the medical agent to the site of action. I work with engineers, chemists, biologists, and clinicians to solve these problems. I would like forward to our discussion. Ask me anything about bionanotechnology! I’ll be back at 11am EDT (8am PDT, 3pm UTC) to start answering your questions. It has been awesome chatting with everybody on nanotechnology! I am signing off! Have an awesome day!

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1800,074

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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