MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W304019778 · doi:10.5214/ans.0972-7531.1017210

The 2nd International Conference on Drug Discovery and Therapy

2010· article· en· W304019778 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmood M. Alam

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurosciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug discoveryMedicineComputer scienceDrugData scienceBioinformaticsIntensive care medicinePharmacologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2nd International Conference on Drug Discovery and Therapy (ICDDT) was held from February 1–4, 2010 at Dubai Men's College, UAE. ICDDT 2010 was the second edition of this major international conference and exhibition, which aimed to present cutting edge advances in various disciplines on drug discovery and new therapeutics. The 2nd ICDDT proved to be a major pharmaceutical and medical research event of the UAE and was covered by the print and electronic media of the region. The conference hosted over 700 pharmaceutical scientists and clinical researchers who discussed the latest global breakthroughs in drug discovery and therapeutic research. Leading industrial and academic experts from 74 countries around the globe presented their findings in the form of Plenary Lectures, Invited Lectures, Session Lectures and Posters at this four–day conference. The conference agenda included more than 300 talks and 250 poster presentations in 23 conference tracks. There was a parallel commercial exhibition where both local and international companies exhibited their products. The 2nd edition of ICDDT provided a platform for all pharmaceutical scientists, internists and primary care physicians to discuss and learn about all the important international breakthrough developments on drug discovery and new therapeutics. The conference witnessed global participation from academia and industry. 731 delegates from 75 countries attended the conference. Majority of the participants were from USA, UK, Germany, Canada, Spain, Japan, Italy, Australia, South Korea, India and UAE.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,053

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of NeurosciencesMême sujetBiotechnology and Related FieldsTravaux en français237 207