A Tribute to John Mendelsohn: A Pioneer in Targeted Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer scientists and clinicians are mourning the death of one of the most accomplished members of their community: Dr. John Mendelsohn. He was a pioneer in targeted cancer therapy and was instrumental for the discovery and deployment of the first antagonist epidermal growth factor receptor (EGFR) therapeutic antibodies, broadening the concept of targeted EGFR therapy to encompass other receptor tyrosine kinases, such as HER2, and developing blocking antibody-combination therapy with chemotherapies or radiotherapy. Dr. Mendelsohn, who died on January 7, 2019, always led by the strength of his accomplishments and the humility of his character. Above all, he was a well-revered mentor and clinician, who extended compassion and the gift of his time to patients, colleagues, and mentees alike. In tribute to Dr. Mendelsohn, Cancer Research has invited his former mentees and colleagues who were associated with Dr. Mendelsohn for over three decades to reflect on the broad impact of his work. Here, we discuss Dr. Mendelsohn's illustrious career at three elite academic cancer institutions and hospitals in the United States, his acumen to build, grow, and uplift institutions, and train a generation of medical oncologists, physician scientists, and cancer biologists. His profound legacy on targeted therapy and cancer research and treatment continue to prolong and save the lives of cancer patients globally.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».