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Enregistrement W3009520140 · doi:10.1016/j.neuron.2020.01.042

Pathogenic DDX3X Mutations Impair RNA Metabolism and Neurogenesis during Fetal Cortical Development

2020· article· en· W3009520140 sur OpenAlexaff
Ashley L. Lennox, Mariah L. Hoye, Ruiji Jiang, Bethany Johnson-Kerner, Lindsey Suit, Srivats Venkataramanan, Charles J. Sheehan, Fernando C. Alsina, Brieana Fregeau, Kimberly A. Aldinger, Ching Moey, Iryna Lobach, Alexandra Afenjar, Dusica Babovic‐Vuksanovic, Stéphane Bezieau, Patrick R. Blackburn, Jens Bunt, Lydie Bürglen, Philippe M. Campeau, Perrine Charles, Brian Hon‐Yin Chung, Benjamin Cogné, Cynthia J. Curry, Daniela D’Agostino, Nataliya Di Donato, Laurence Faivre, Delphine Héron, A. Micheil Innes, Bertrand Isidor, Boris Keren, Amy Kimball, Eric W. Klee, Paul Kuentz, Sébastien Küry, Dominique Martin‐Coignard, Ghayda Mirzaa, Cyril Mignot, Noriko Miyake, Naomichi Matsumoto, Atsushi Fujita, Caroline Nava, Mathilde Nizon, Diana Rodriguez, Lot Snijders Blok, Christel Thauvin‐Robinet, Julien Thévenon, Marie Vincent, Alban Ziegler, William B. Dobyns, Linda J. Richards, A. James Barkovich, Stephen N. Floor, Debra L. Silver, Elliott H. Sherr

Notice bibliographique

RevueNeuron · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Health and Medical Research CouncilNational Institutes of HealthAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésNeurogenesisBiologyNeuroscienceBrain developmentRNACortical neuronsMutationCell biologyGeneticsGene

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations222
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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