Notice bibliographique
Résumé
In this issue, Williams et al. provide new and very interesting information on the molecular tumorigenesis of a substantial subset of sporadic schwannomas.1 Before discussing the results of this study in somewhat more detail, it may be good to briefly look back at the genesis of the concept of schwannomas. It was Antoni van Leeuwenhoek, a multitalented Dutch microbiologist, who discovered the myelination of nerve fibers in 1717. More than a century later, the German anatomist and physiologist Theodor Schwann suggested the association between myelin and the “lemmocyte,” a cell type that later on became known as Schwann cell.2,3 The term “schwannoma” was coined by the French Canadian histopathologist Pierre Masson in 1923, and Jose Juan Verocay, a Uruguayan neuropathologist, played an important role in the more precise description of these tumors.4 The architectural pattern of alternating cellular areas with nuclear palisading including Verocay bodies (Antoni A) and loosely organized areas with myxomatous and cystic changes (Antoni B) was documented in 1920 by the Swedish neurologist Nils Antoni (Figure 1).5
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».