Notice bibliographique
Résumé
Canada has a long and rich history of ground-breaking research in drug delivery within academic institutions, pharmaceutical industry and the biotechnology community. Drug delivery refers to approaches, formulations, technologies, and systems for transporting a pharmaceutical compound in the body as needed to safely achieve its desired therapeutic effect. It may involve rational site-targeting, or facilitating systemic pharmacokinetics; in any case, it is typically concerned with both quantity and duration of the presence of the drug in the body. Drug delivery is often approached through a drug's chemical formulation, medical devices or drug-device combination products. Drug delivery is a concept heavily integrated with dosage form development and selection of route of administration; the latter sometimes even being considered part of the definition. Drug delivery technologies modify drug release profile, absorption, distribution and elimination for the benefit of improving product efficacy and safety, as well as patient convenience and adherence. Over the past 30 years, numerous Canadian-based biotechnology companies have been formed stemming from the inventions conceived and developed within academic institutions. Many have led to the development of important drug delivery products that have enhanced the landscape of drug therapy in the treatment of cancer to infectious diseases. This Special Issue serves to highlight the progress of drug delivery within Canada. We invited articles on all aspects of drug delivery sciences from pre-clinical formulation development to human clinical trials that bring to light the world-class research currently undertaken in Canada for this Special Issue.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».