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Enregistrement W4307885557 · doi:10.1186/s13024-022-00571-7

Common features of neurodegenerative disease: exploring the brain-eye connection and beyond (part 2): the 2021 pre-symposium of the 15th international conference on Alzheimer’s and Parkinson’s diseases

2022· article· en· W4307885557 sur OpenAlexaff
Sharyn L. Rossi, Preeti Subramanian, Guojun Bu, Adriana Di Polo, Todd E. Golde, Diane E. Bovenkamp

Notice bibliographique

RevueMolecular Neurodegeneration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesEmory UniversityBrightFocus Foundation
Mots-clésNeuroscienceParkinson's diseaseNeurologyDiseaseMedicineConnection (principal bundle)Cognitive sciencePsychologyPathologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BrightFocus Foundation sponsored the third iteration of the "Common Features of Neurodegenerative Disease: Exploring the Brain-Eye Connection and Beyond" preconference symposium that preceded the 15th International Conference on Alzheimer's and Parkinson's Diseases (AD/PD 2021).Part 1 of the meeting report was previously published in Molecular Neurodegeneration.This completes the description of the meeting with Part 2. Session III, "Why are the vascular components and blood-brain/blood-retina barriers of the brain and eye important contributors to the tipping point between health and disease?" was chaired by Dr. Adriana Di Polo.Both the brain and the eye are highly vascularized organs that contain a dense capillary network.The neurovascular unit (NVU) is a community of cells including neurons, astrocytes, endothelial cells, pericytes, and

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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