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Enregistrement W4293824663 · doi:10.1242/jcs.260456

Meeting report – Cell dynamics: host–pathogen interface

2022· article· en· W4293824663 sur OpenAlexfundno aff
Charlotte Odendall, Joana Sá‐Pessoa, Francisco S. Mesquita

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesQueen's UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneUniversity of OxfordQueen's University BelfastCompany of BiologistsNational Science FoundationRoyal SocietyUniversity College LondonWellcome Trust
Mots-clésBiologyPathogenHost (biology)Interface (matter)ConversationImmunologyEcologySociologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two years into the most significant infectious disease event of our generation, infections have populated every conversation and in-depth understanding of host-pathogen interactions has, perhaps, never been more important. In a successful return to in-person conferences, the host-pathogen interface was the focus of the third Cell Dynamics meeting, which took place at the glorious Wotton House in Surrey, UK. The meeting organised by Michaela Gack, Maximiliano Gutierrez, Dominique Soldati-Favre and Michael Way gathered an international group of scientists who shared their recent discoveries and views on numerous aspects, including cell-autonomous defence mechanisms, pathogen interactions with host cytoskeletal or membrane dynamics, and cellular immune regulation. More than 30 years into the beginning of cellular microbiology as a field, the meeting exhibited the unique aspect of the host-pathogen interface in uncovering the fundamentals of both pathogens and their hosts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,047

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreÉditorial

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
Publié2022
Routes d'admission1
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