The Retinal Ganglion Cell Repopulation, Stem Cell Transplantation, and Optic Nerve Regeneration Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Retinal Ganglion Cell (RGC) Repopulation, Stem Cell Transplantation, and Optic Nerve Regeneration (RReSTORe) consortium was founded in 2021 to help address the numerous scientific and clinical obstacles that impede development of vision-restorative treatments for patients with optic neuropathies. The goals of the RReSTORe consortium are: (1) to define and prioritize the most critical challenges and questions related to RGC regeneration; (2) to brainstorm innovative tools and experimental approaches to meet these challenges; and (3) to foster opportunities for collaborative scientific research among diverse investigators. Design and Participants: The RReSTORe consortium currently includes > 220 members spanning all career stages worldwide and is directed by an organizing committee comprised of 15 leading scientists and physician-scientists of diverse backgrounds. Methods: Herein, we describe the structure and organization of the RReSTORe consortium, its activities to date, and the perceived impact that the consortium has had on the field based on a survey of participants. Results: In addition to helping propel the field of regenerative medicine as applied to optic neuropathies, the RReSTORe consortium serves as a framework for developing large collaborative groups aimed at tackling audacious goals that may be expanded beyond ophthalmology and vision science. Conclusions: The development of innovative interventions capable of restoring vision for patients suffering from optic neuropathy would be transformative for the ophthalmology field, and may set the stage for functional restoration in other central nervous system disorders. By coordinating large-scale, international collaborations among scientists with diverse and complementary expertise, we are confident that the RReSTORe consortium will help to accelerate the field toward clinical translation. Financial Disclosures: Proprietary or commercial disclosure may be found in the Footnotes and Disclosures at the end of this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».