Author Correction: The white matter is a pro-differentiative niche for glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Authors and Affiliations Samantha Dickson Brain Cancer Unit, UCL Cancer Institute, London, WC1E 6DD, UK Lucy J. Brooks, Melanie P. Clements, Daniela Kocher, Luca Richards, Sara Castro Devesa, Leila Zakka, Megan Woodberry, Michael Ellis & Simona Parrinello MRC Laboratory for Molecular Cell Biology, University College London, Gower Street, London, WC1E 6BT, UK Jemima J. Burden Division of Neuropathology, National Hospital for Neurology and Neurosurgery, University College London NHS Foundation Trust, Queen Square, WC1N 3BG, London, UK Zane Jaunmuktane & Sebastian Brandner Department of Neurodegenerative Disease, UCL Institute of Neurology, Queen Square, WC1N 3BG, London, UK Zane Jaunmuktane & Sebastian Brandner MRC Centre for Regenerative Medicine and Edinburgh Cancer Research UK Cancer Centre, University of Edinburgh, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK Gillian Morrison & Steven M. Pollard Division of Neurosurgery, Arthur and Sonia Labatt Brain Tumor Research Center, Departments of Surgery and Molecular Genetics, Hospital for Sick Children, Toronto, ON, M5G 1X8, Canada Peter B. Dirks MRC London Institute of Medical Sciences, Du Cane Road, London, W12 0NN, UK Samuel Marguerat Institute of Clinical Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London, Du Cane Road, London, W12 0NN, UK Samuel Marguerat Authors Lucy J. Brooks View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Melanie P. Clements View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Jemima J. Burden View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Daniela Kocher View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Luca Richards View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Sara Castro Devesa View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Leila Zakka View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Megan Woodberry View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Michael Ellis View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Zane Jaunmuktane View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Sebastian Brandner View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Gillian Morrison View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Steven M. Pollard View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Peter B. Dirks View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Samuel Marguerat View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Simona Parrinello View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Corresponding author Correspondence to Simona Parrinello .
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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 | 0,004 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,015 |
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 ».