MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3193788411 · doi:10.2337/db21-0430

A Hundred Years of Insulin Innovation: When Science Meets Technology

2021· letter· en· W3193788411 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Kjeldsen, Peter Kurtzhals

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The story of insulin development is a remarkable example of what can be accomplished in medicine when academic science meets translational biotechnology. The foundation was laid 100 years ago this year with the discovery of insulin in Toronto in 1921, prompting a Nobel Prize in 1923. The discovery made by Banting and Best (1) was so spectacular and of such importance for many people that it immediately led to collaboration with industry partners, most notably Eli Lilly in the U.S. and what became Novo Nordisk in Europe. One of the founding fathers of Novo Nordisk, Dr. August Krogh, was himself a Nobel Prize laureate. Krogh understood the scientific significance of the insulin discovery and partnered with people skilled in medicine as well as in technological development and upscaling. In the following decades, academic discoveries such as insulin crystallization (2) and binding of zinc (3) and protamine (4) immediately translated to benefits on insulin product characteristics that are of importance even today. Seminal discoveries in academia in the 1950s and 1960s unraveled the amino acid sequence as well as the secondary, tertiary, and quaternary insulin structures. These academic endeavors were led by Nobel Laureates Sanger (5) and Hodgkin (6), respectively. …

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)0,019
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0210,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetesMême sujetDiabetes Management and ResearchTravaux en français237 207