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Enregistrement W2904355372 · doi:10.1016/j.ccell.2018.10.016

Molecular Evolution of Early-Onset Prostate Cancer Identifies Molecular Risk Markers and Clinical Trajectories

2018· article· en· W2904355372 sur OpenAlexaff
Clarissa Gerhäuser, Francesco Favero, Thomas S. Risch, Ronald Simon, Lars Feuerbach, Yassen Assenov, Doreen Heckmann, Nikos Sidiropoulos, Sebastian M. Waszak, Daniel Hübschmann, Alfonso Urbanucci, Etsehiwot G. Girma, Vladimir Kuryshev, Leszek J. Klimczak, Natalie Saini, Adrian M. Stütz, Dieter Weichenhan, Lisa-Marie Böttcher, Réka Tóth, J D Hendriksen, Christina Koop, Pavlo Lutsik, Sören Matzk, Hans-Jörg Warnatz, Vyacheslav Amstislavskiy, Clarissa Feuerstein, Benjamin Raeder, Olga Bogatyrova, Eva-Maria Schmitz, Claudia Hube‐Magg, Martina Kluth, Hartwig Huland, Markus Graefen, Chris Lawerenz, Gervaise H. Henry, Takafumi N. Yamaguchi, Alicia Malewska, Jan Meiners, Daniela Schilling, Eva Reisinger, Roland Eils, Matthias Schlesner, Douglas W. Strand, Robert G. Bristow, Paul C. Boutros, Christof von Kalle, Dmitry A. Gordenin, Holger Sültmann, Benedikt Brors, Guido Sauter, Christoph Plass, Marie-Laure Yaspo, Jan O. Korbel, Thorsten Schlomm, Joachim Weischenfeldt

Notice bibliographique

RevueCancer Cell · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesEuropean Research CouncilNational Institutes of HealthH2020 European Research CouncilNorges ForskningsrådDeutsches KrebsforschungszentrumBundesministerium für Bildung und ForschungArvid Nilssons Fond
Mots-clésProstate cancerBiologyCancer researchCancerComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations326
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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