MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394797388 · doi:10.1002/cmdc.202400074

Chemists Invent Drugs and Drugs Save Lives**

2024· editorial· en· W4394797388 sur OpenAlexaff
Donald F. Weaver

Notice bibliographique

RevueChemMedChem · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacologyEngineering ethicsMedicineChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug molecules are the centrepiece of modern medical therapies, providing relief from pain, combatting infections and providing a myriad of other therapeutic effects. The quest for new and improved drug molecules drives medical research, and the introduction of a new drug frequently becomes a newsworthy event capturing the attention of the press and general public. And yet, misconceptions abound. Often, the general public thinks that drug molecules are designed, created, and invented by physicians rather than chemists - a misunderstanding that is merely one aspect of a widespread general underappreciation of the role of chemistry in the health and socioeconomic well-being of humankind. Chemistry as a discipline needs to change this narrative. Our journals, conferences, societies, mass media presence and social media postings need to better inform the general public about the societal value of chemistry. Though it is an arduous and time-demanding process, chemists, both in academia and industry, invent the drugs that are advancing medical care. We chemists need to do a better job educating policy makers, politicians, opinion leaders and fundraisers about the valuable contributions of chemistry. We need to have people know what we do, and why we became chemists; we need to engage the general public.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemMedChemMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207