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Enregistrement W4312129348 · doi:10.3390/curroncol29120783

Abstracts of the Cell Therapy Transplant Canada 2022 Annual Conference

2022· article· en· W4312129348 sur OpenAlexaffvenueabout
Stephanie A. Maier, Tobias Berg, Susan Berrigan, Jonathan L. Bramson, Christopher Bredeson, Guy Cantin, Andrew Daly, Gwynivere A Davies, Mahmoud Elsawy, Alejandro Garcia‐Horton, Wilson Lam, Alix Lapworth, Kylie Lepic, Luciana Melo Garcia, Kirk R. Schultz, Ram Vasudevan Nampoothiri, Darrell White, Jean‐Sébastien Delisle

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalQueen Elizabeth II Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreCentre hospitalier universitaire de QuébecOttawa HospitalHôpital de l'Enfant-JésusMcMaster UniversityBC Children's HospitalDalhousie UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCell therapyCellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On behalf of Cell Therapy Transplant Canada (CTTC), we are pleased to present the Abstracts of the CTTC 2022 Annual Conference. The conference was held in-person 15-18 June 2022, in Niagara Falls, Ontario. Poster authors presented their work during a lively and engaging welcome reception on Thursday, 16 June, and oral abstract authors were featured during the oral abstract session in the afternoon on Friday, 17 June 2022. Thirty-three (33) abstracts were selected for presentation as posters and six (6) as oral presentations. The top abstracts in each of four (4) categories, (1) Basic/Translational sciences, (2) Clinical Trials/Observations, (3) Laboratory/Quality, and (4) Pharmacy/Nursing/Other Transplant Support, received awards for both the oral and poster presentations. All of these were marked as "Award Recipient" with the relevant category. We congratulate all the presenters on their research and contribution to the field.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,347
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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