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Enregistrement W4389043048 · doi:10.1186/s13100-023-00307-4

Meeting report: transposable elements at the crossroads of evolution, health and disease 2023

2023· article· en· W4389043048 sur OpenAlexafffundabout
Irina R. Arkhipova, Kathleen H. Burns, Katherine B. Chiappinelli, Edward B. Chuong, Clément Goubert, Alba Guarné, Amanda M. Larracuente, Eunjung Alice Lee, Henry L. Levin

Notice bibliographique

RevueMobile DNA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Science FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTransposable elementBiologyTheme (computing)RepertoireHost (biology)Diversity (politics)Human geneticsEvolutionary biologyGeneticsGeneSociologyGenomeAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conference "Transposable Elements at the Crossroads of Evolution, Health and Disease" was hosted by Keystone Symposia in Whistler, British Columbia, Canada, on September 3-6, 2023, and was organized by Kathleen Burns, Harmit Malik and Irina Arkhipova. The central theme of the meeting was the incredible diversity of ways in which transposable elements (TEs) interact with the host, from disrupting the existing genes and pathways to creating novel gene products and expression patterns, enhancing the repertoire of host functions, and ultimately driving host evolution. The meeting was organized into six plenary sessions and two afternoon workshops with a total of 50 invited and contributed talks, two poster sessions, and a career roundtable. The topics ranged from TE roles in normal and pathological processes to restricting and harnessing TE activity based on mechanistic insights gained from genetic, structural, and biochemical studies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,039

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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