Notice bibliographique
Résumé
AUSTRALIA – Tissue Engineering Hopes for Mastectomy Patients. AUSTRALIA – Special Repair Enzyme in Kangaroos May Cure Skin Cancer. AUSTRALIA – World's First Transgenic Sweet Sorghum. AUSTRALIA – New Test Finds Chink in Cancer's Armor. AUSTRALIA – Major Advance in Human Antibody Therapy against Deadly Nipah Virus. AUSTRALIA – Centre of Kinomics to Open "Pandora's box" of Drug Development. CHINA – H1N1 Influenza Death Toll Triples in China. CHINA – China Okays GMO Rice Strain. CHINA – Largest-Ever Liver Proteins Database – Roadmap to Treatments for Hepatitis. CHINA – Two Longevity Genes Found. CHINA – China and WHO Set Up Influenza Research Center in Beijing. INDIA – Knowledge-Based Biotech Park in Himachal Pradesh. INDIA – 25 Years On, Bhopal Water Still Toxic. INDIA – Stem Cell Business Booms in India. SINGAPORE – Genetic Mapping on World's Largest Ethnic Population Yields Invaluable Information. SINGAPORE – Breakthrough Method to Study 3D Whole Genome Mapping. SINGAPORE – Cord Blood Proves Positive for Cerebral Palsy Treatment. SINGAPORE – Singapore the First in Asia to Launch New Biologic Treatment for Psoriasis. SINGAPORE – Dealing with Climate Change at the 2010 World Cities Summit in Singapore. SINGAPORE – Greater Cooperation on TCM Between Singapore and China. TAIWAN – Patterns in Dengue Fever Outbreaks Identified. TAIWAN – Taiwan and Canada Collaborate to Develop Asian Pneumonia Vaccine. TAIWAN – New Nano-drug to Cure Cancer Patients. TAIWAN – First Plant Medicine Center Operational in Taiwan. OTHER REGIONS — EUROPE – Treat HIV Patients Sooner. OTHER REGIONS — EUROPE – Studies Show Cancer Can be Passed on in the Womb. OTHER REGIONS — NORTH AMERICA – Enzyme May Hold Key to Long Life. OTHER REGIONS — NORTH AMERICA – United States Okays New Human Embryonic Stem Cell Lines for Research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,743 | 0,578 |
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 ».