Todos Santos small RNA symposium
Notice bibliographique
Résumé
Worm biologists from the United States, Canada, and the United Kingdom gathered at the Colorado State University Todos Santos Center in Baja California Sur, Mexico, April 3–5, 2019 for the Todos Santos Small RNA Symposium. Meeting participants, many of whom were still recovering from the bomb cyclone that struck a large swath of North America just days earlier, were greeted by the warmth and sunshine that is nearly ubiquitous in the sleepy seaside town of Todos Santos. With only 24 speakers, the meeting had the sort of laid-back vibe you might expect amongst the palm trees and ocean breeze of the Pacific coast of Mexico. The meeting started with tracing the laboratory lineages of participants. Not surprisingly, the most common parental lineages represented at the meeting were Dr. Craig Mello, Dr. Gary Ruvkun, and Dr. Victor Ambros, whom, together with Dr. Andy Fire and Dr. David Baulcombe, pioneered the small RNA field. In sad irony, on the closing day of the meeting, participants were met with the news of Dr. Sydney Brenner’s passing. By establishing the worm, Caenorhabditis elegans, as a model system Dr. Brenner paved the way for much of the research discussed here.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,022 |
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 ».