The First Decade of <i>Journal of Neuromuscular Diseases</i> : Supporting and Advancing the Rapidly Evolving Field of Translational Research
Notice bibliographique
Résumé
This issue marks the 10th anniversary of the Journal of Neuromuscular Diseases (JND) that we -as Co-Editors-in-Chief -helped inaugurate in 2014.Ten years ago, we were encouraged both by colleagues and by market research of the publisher IOS Press that a new journal focused on translational research in neuromuscular disorders would be welcome by the community and fill a space between the more clinically oriented and the more basic science publications.Looking back we feel we have made the right call to accept this invitation, as the last years brought major scientific progress towards translation in the neuromuscular diseases, including next generation exome, genome and RNA sequencing for gene discovery and better and more precise diagnostic yield, an increasing importance and number of both preclinical and clinical studies for better therapies, often based on genetic mechanisms and finally the marketing approval of several disease-modifying genetic treatments in spinal muscular atrophy, Duchenne muscular dystrophy and amyloid neuropathy among others.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,014 |
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 ».