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Enregistrement W4245349926 · doi:10.18433/jpps30085

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

2018· article· en· W4245349926 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Canadian Society for Pharmaceutical Sci.

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIcahn School of Medicine at Mount SinaiQueen's UniversityUmm Al-Qura UniversityUniversity of Toronto
Mots-clésPillarPharmacogenomicsSession (web analytics)MedicineLibrary sciencePharmacologyEngineeringBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,359 · 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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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