Conference 2018: Translating Innovative Technology to Patient Care. An international symposium held jointly by CSPS, CSPT, and CC-CRS, May 22-25, 2018, Toronto, ON, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Plenaries and Special Presentations:- Mary Haak-Frendscho, Blueline Bioscience & Versant Ventures: The View From Here: Innovation Canadian Style- David Juurlink, Sunnybrook Health Sciences Centre: The North American Opioid Crisis from 30,000 Feet- Tak Mak, Ontario Cancer Institute, Princess Margaret Hospital, Toronto: The Fourth Pillar of Cancer Treatment: It Takes a Village - Richard Weinshilboum, Mayo Clinic: Pharmacogenomics: Clinical Implementation and Future Challenges- Gordon Amidon, University of Michigan: Don’t Throw the BA/BE out with the Bathwater: (Mechanistic Oral BE) CSPS Lifetime Achievement Award: Presentation & Lecture.Conference Sessions:Special Session: Innovation and Management of Modern Pharmaceuticals1. Opioid Crisis2. Regulatory Reforms3. Crossing Biological Membranes4. Knowledge Translation - From Real World Evidence to Canadian Healthcare Needs5. Pharmaceutical Potential of Stem Cell & CRISPR-Mediated Gene Modifications6. Immuno-Oncology7. The Gut Microbiome as a Novel herapeutic Target8. Practical Pharmacology: Case Studies9. Translational Medicine10. Cannabinoids11. Innovative Biomaterials for Drug Delivery12. Pharmacogenomic Implementation13. Drug Therapy in Children
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,022 |
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 ».