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Enregistrement W4305071856 · doi:10.1371/journal.ppat.1010805

An introduction to the Marburg virus vaccine consortium, MARVAC

2022· article· en· W4305071856 sur OpenAlexaff
Robert W. Cross, Ira M. Longini, Stephan Becker, Karin Bok, David Boucher, Miles W. Carroll, Janet Dı́az, William E. Dowling, Ruxandra Draghia‐Akli, James T. Duworko, John M. Dye, Michael A. Egan, Patricia Fast, Amy Finan, Courtney L. Finch, Thomas R. Fleming, Joan Fusco, Thomas W. Geisbert, Anthony Griffiths, Stephan Günther, Lisa E. Hensley, Anna N. Honko, Ruth Hunegnaw, Jocelyn Jakubik, Julie E. Ledgerwood, Kerstin Lühn, Demetrius Matassov, Jeffrey Meshulam, Emily V. Nelson, Christopher L. Parks, Roxana Rustomjee, David Safronetz, Lauren M. Schwartz, Dean Smith, Paul Smock, Ydrissa Sow, Christina F. Spiropoulou, Nancy J. Sullivan, Kelly L. Warfield, Daniel Wolfe, Courtney Woolsey, Roland Zahn, Ana María Henao-Restrepo, César Muñoz‐Fontela, Andrea Marzi

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesDefense Threat Reduction AgencyDeutsches Zentrum für InfektionsforschungBiomedical Advanced Research and Development AuthorityWorld Health OrganizationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesDivision of Intramural Research, National Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Department of Defense
Mots-clésMarburg virusVirologyInfectious disease (medical specialty)MedicineVirusEbola virusDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of Marburg virus (MARV) in Guinea and Ghana triggered the assembly of the MARV vaccine "MARVAC" consortium representing leaders in the field of vaccine research and development aiming to facilitate a rapid response to this infectious disease threat. Here, we discuss current progress, challenges, and future directions for MARV vaccines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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