Notice bibliographique
Résumé
. This editorial introduces a very special issue of Journal of Cell Communication and Signaling which has two purposes: one is to commemorate this anniversary; the other is to acknowledge the essential contributions of George Martin to not only this discovery, but also his overall contribution to extracellular matrix biology. When in charge of the science at FibroGen, George recruited not only myself, but also individuals essential for the early successes of FibroGen, including: Mark diNicholo and Patti Segarini. These people were principally responsible for the science that resulted in the establishment of FibroGen's first two partnerships, with Taisho and Sankyo. George also raised global interest in CCN proteins by creating key relationships with academia. For example, he invited trainees/research scientists-including Richard Stratton, Xu Shi-wen and Alan Holmes from the Royal Free Hospital in London-to visit FibroGen. Moreover, he established essential collaborations with diabetes and liver fibrosis researchers, such as Roel Goldschmeding, Bruce Riser and David Brigstock, all of whom have made major contributions to CCN biology. Indeed, George's encouragement directly or indirectly led to significant developments in the early phases of research on the CCN proteins, and important publications
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».