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Enregistrement W3216512889 · doi:10.4103/2468-8827.330647

Biomedical advances in the treatment of COVID-19

2021· article· en· W3216512889 sur OpenAlexaffabout
R. Iyer, V. Venkataramanan, Grant N. Pierce, Nikita Thakkar, Valle Natarajan, Arun Chockalingam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Noncommunicable Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of ManitobaSt. Boniface HospitalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitWhite paperCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPolitical scienceIncentive2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Public relationsEconomic growthEngineering ethicsMedicineGeographyEngineeringVirologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This white paper summarizes the key outcomes, topics, and recommendations from the Canada-India Healthcare Summit 2021 Conference, Biotechnology Session, held on May 20–21, 2021. In particular, the authors have focused their attention on topics ranging from research and development into the etiology and treatment of COVID-19 to novel approaches, such as ultraviolet-C disinfection and cell and gene therapy. The paper also deals with important topics around the effects of food distribution and nutrition on COVID-19 and vice versa, as well as key considerations around research and development, innovation, policy, grants, and incentives, and finally, summarizes the ways in which Canada and India, being close allies, have already begun to partner to fight the pandemic (as well as future strategies to continue this excellent progress). We also include key points raised during the summit and summarize them as part of this white paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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