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Enregistrement W4386600587 · doi:10.1016/j.ccell.2023.08.007

Unfolding the secrets of small cell lung cancer progression: Novel approaches and insights through rapid autopsies

2023· article· en· W4386600587 sur OpenAlexfundno aff
Zsolt Megyesfalvi, Simon Heeke, Benjamin J. Drapkin, Anna Solta, Ildikó Kovács, Kristiina Boettiger, Lilla Horváth, Büsra Ernhofer, János Fillinger, F Rényi-Vámos, Clemens Aigner, Karin Schelch, Christian Lang, György Marko‐Varga, Carl M. Gay, Lauren A. Byers, Benjamin B. Morris, John V. Heymach, Peter Van Loo, Fred R. Hirsch, Balázs Döme

Notice bibliographique

RevueCancer Cell · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer MoonshotNational Cancer InstituteNational Research, Development and Innovation OfficeUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Institutes of HealthInternational Association for the Study of Lung CancerHungarian-American Enterprise Scholarship FundFru Berta Kamprads StiftelseSierra OncologyInnovációs és Technológiai MinisztériumMagyar Tudományos AkadémiaBeiGeneMagyar Tüdőgyógyász TársaságCancer Prevention and Research Institute of TexasAustrian Science FundMoonshot Research and Development ProgramAstraZenecaBristol-Myers Squibb
Mots-clésBiologyLung cancerCancerCancer researchCellComputational biologyMedicinePathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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