Assembling a network to promote translational bladder cancer research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer research has historically lagged behind efforts in other disease sites with substantial underfunding relative to the heavy morbidity and mortality suffered by patients. Alongside increasing advocacy however, more recent advances in our understanding of the molecular biology of bladder cancer has ushered in a period of renaissance with exciting prospects for novel, precise diagnostics and therapeutics. Given significant and diverse assets within the research community across Canada, an inaugural translational research forum was convened to identify research gaps and strengths, and to formalize investigational themes that would be apposite for multi-institutional collaboration. The virtual meeting brought together a multi-disciplinary network of genitourinary cancer researchers, including clinicians and basic scientists, and entailed detailed environmental scans of the Canadian clinical and translational research landscape as well as selected “elevator pitches” of potential research themes. The results of these discussions are detailed herein and have provided the impetus to formalize the Canadian Bladder Cancer Research Network (CBCRN). Working groups have been created to focus future multi-institutional collaborations in four inter-related initiatives: biomarker development, epigenetic targeting, immuno-oncology and the microbiome.
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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 | 0,039 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».