Notice bibliographique
Résumé
When British Prime Minister Tony Blair journeyed to San Francisco last August, he bore a simple promotional message for the Bay Area’s bustling biotech hub: The U.K. was open for embryonic stem cell business and prepared to back up its commitment with research cash. “They are interested in working with us in developing the stem cell industry, and we’re working toward a joint California conference to be held in the U.K. in November,” a Blair spokesperson told the BBC, as the British leader prepared to huddle with executives from Genentech, Gilead Sciences, and Cell Genesys. Blair’s position on the controversial research field couldn’t be more different from that of President Bush, who quickly slapped down a bill over the summer that would have expanded federal support for embryonic stem cell work with his first and, thus far, only veto. Extinguishing life in pursuit of science, he counseled, would cross a “moral boundary” that he intends to keep closed. Here in the United States, though, embryonic stem cell research has been showing signs of crossing a host of boundaries, both within the country and around the globe. That point came across clearly when Menlo Park Calif.-based Geron announced in August that it would team up with scientists at the University of Edinburgh in Scotland for its own work in the field. “In addition to the scientific talent and the general receptivity in the U.K. for (human embryonic stem cell) technology, there is funding support,” said David Greenwood, Geron’s chief financial officer. In Singapore, where government support for the field runs strong, the new upstart ES Cell International announced that it was ready to start selling embryonic stem cell lines appropriate for research work. And other countries, including Canada, Israel, and China, have made it clear that they, too, will encourage research into new therapies using embryonic stem cells.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,016 |
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 ».