Common features of neurodegenerative disease: exploring the brain-eye connection and beyond (Part 1): the 2021 pre-symposium of the 15th international conference on Alzheimer’s and Parkinson’s diseases
Notice bibliographique
Résumé
share similar mechanisms of neurodegeneration across multiple diseases.This meeting report (Part 1 of 2) summarizes two of the hot topics discussed in the AD/PD 2021 Common Features, including cellular senescence and resilience/resistance (visit the meeting website for a complete agenda https://adpd2021.kenes.com/commonfeatures-of-neurodegenerative-disease-exploring-thebrain-eye-connection-and-beyond).As funders of brain and eye diseases, BrightFocus supports research in each of these critical areas of disease pathology and anticipates that scientific discussions on these common elements will catalyze cross-disease collaborations and breakthroughs (information on how to apply for funding can be found at science.brightfocus.org/apply-grant).Since the topics and speakers change at every meeting, we look forward to your participation in the fourth installment of Common BrightFocus Foundation sponsored the third iteration of the "Common Features of Neurodegenerative Disease: Exploring the Brain-Eye Connection and Beyond" preconference symposium which has preceded the bi-annual International Conference on Alzheimer's and Parkinson's Diseases (AD/PD) for the past six years.Common Features highlights areas of disease pathology that Molecular Neurodegeneration
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».