Notice bibliographique
Résumé
AUSTRALIA – Chronic pain research delves into the brain KOREA – STC life, Ltd. successfully treats stroke patients at Stem Cell Research Treatment Center MALAYSIA – Indigenous people ‘at graver risk’ of neglected diseases SINGAPORE – A*STAR scientists create stem cells from a drop of blood THE PHILIPPINES – ‘Too many exotic species’ in Philippine greening plan AFRICA – The parasite that escaped out of Africa CANADA – Genome British Columbia researchers closing in on chlamydia vaccine EUROPE – Teesside University pioneering life-saving research EUROPE – Inactivated polio vaccines broadly available for the world's children in the drive toward polio eradication EUROPE – Vitamin D deficiency may compromise immune function EUROPE – Inflammation mobilizes tumor cells NEPAL – Animal-borne parasites plague Nepal UNITED STATES – Zebrafish discovery may shed light on human kidney function UNITED STATES – Nanoparticles and magnetic fields train immune cells to fight cancer in mice UNITED STATES – Building heart tissue that beats UNITED STATES – Immunology researchers uncover pathways that direct immune system to turn ‘on’ or ‘off’ UNITED STATES – How diabetes drugs may work against cancer UNITED STATES – Study reveals how a protein common in cancers jumps anti-tumor mechanisms
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,808 | 0,619 |
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 ».