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Enregistrement W4308789228 · doi:10.1159/000526021

Innovating Therapies for Down Syndrome: An International Virtual Conference of the T21 Research Society

2022· article· en· W4308789228 sur OpenAlexaff
Eric D. Hamlett, Lisi Flores Aguilar, Benjamin L. Handen, Marie‐Claude Potier, Ann‐Charlotte Granholm, Stephanie L. Sherman, M. Victoria Puig, Jonathan D. Santoro, María Victoria Carmona-Iragui, Anne‐Sophie Rebillat, Elizabeth Head, André Strydom, Jorge Busciglio

Notice bibliographique

RevueMolecular Syndromology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Down syndromePandemicMedicineNeurologyTrisomyPsychiatryNeurosciencePsychologyDiseaseBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research focused on Down syndrome continued to gain momentum in the last several years and is advancing our understanding of how trisomy 21 (T21) modifies molecular and cellular processes. The Trisomy 21 Research Society (T21RS) is the premier scientific organization for researchers and clinicians studying Down syndrome. During the COVID pandemic, T21RS held its first virtual conference program, sponsored by the University of California at Irvine, on June 8-10, 2021 and brought together 342 scientists, families, and industry representatives from over 25 countries to share the latest discoveries on underlying cellular and molecular mechanisms of T21, cognitive and behavioral changes, and comorbidities associated with Down syndrome, including Alzheimer's disease and Regression Disorder. Presentations of 91 cutting-edge abstracts reflecting neuroscience, neurology, model systems, psychology, biomarkers, and molecular and pharmacological therapeutic approaches demonstrate the compelling interest and continuing advancement toward innovating biomarkers and therapies aimed at ameliorating health conditions associated with T21.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,401
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 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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