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Enregistrement W3112419967 · doi:10.1038/s41590-020-00845-6

Trained immunity, tolerance, priming and differentiation: distinct immunological processes

2020· article· en· W3112419967 sur OpenAlexafffund
Maziar Divangahi, Peter Aaby, Shabaana A. Khader, Luis B. Barreiro, Siroon Bekkering, Triantafyllos Chavakis, Reinout van Crevel, Nigel Curtis, Andrew R. DiNardo, Jorge Domínguez‐Andrés, Raphaël Duivenvoorden, Stephanie Fanucchi, Zahi A. Fayad, Elaine Fuchs, Mélanie Hamon, Kate L. Jeffrey, Nargis Khan, Leo A. B. Joosten, Eva Kaufmann, Eicke Latz, Giuseppe Matarese, J.W.M. van der Meer, Musa M. Mhlanga, Simone J.C.F.M. Moorlag, Willem J. M. Mulder, Shruti Naik, Boris Novakovic, Luke O'neill, Jordi Ochando, Keiko Ozato, Niels P. Riksen, Robert W. Sauerwein, Edward R. Sherwood, Andreas Schlitzer, Joachim L. Schultze, Michael H. Sieweke, Christine Stabell Benn, Henk G. Stunnenberg, Joseph C. Sun, Frank L. van de Veerdonk, Sebastian Weis, David L. Williams, Ramnik J. Xavier, Mihai G. Netea

Notice bibliographique

RevueNature Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesQuillen College of Medicine, East Tennessee State UniversityWeill Cornell Medical CollegeUniversitätsklinikum JenaRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnSyddansk UniversitetDeutsches Zentrum für Neurodegenerative ErkrankungenCentre National de la Recherche ScientifiqueRadboud UniversiteitTrinity College DublinRadboud Universitair Medisch CentrumVanderbilt University Medical CenterTechnische Universiteit EindhovenUniversity of MelbourneMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterMurdoch Children's Research InstituteBroad InstituteZentrum für Regenerative Therapien DresdenChildren’s Hospital of Wisconsin Research InstituteKlinisk Institut, Syddansk UniversitetNational Institutes of HealthMcGill University Health CentreTexas Children's HospitalMcGill UniversityWashington University in St. LouisMassachusetts Institute of TechnologyTechnische Universität DresdenMassachusetts General HospitalInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleVanderbilt UniversityOdense UniversitetshospitalEast Tennessee State University
Mots-clésImmunityPriming (agriculture)ImmunologyImmune systemBiologyNeuroscience

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations595
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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