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Enregistrement W4400237906 · doi:10.1097/wco.0000000000001288

Editorial introductions

2024· article· en· W4400237906 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current Opinion in Neurology was launched in 1988. It is one of a successful series of review journals whose unique format is designed to provide a systematic and critical assessment of the literature as presented in the many primary journals. The field of neurology is divided into 14 sections that are reviewed once a year. Each section is assigned a Section Editor, a leading authority in the area, who identifies the most important topics at that time. Here we are pleased to introduce the Journal's Section Editors for this issue. SECTION EDITORS Martin J. McKeownMartin J. McKeownDr McKeown is the John Nichol Chair in Parkinson's Research, Professor and Head of the Division of Neurology in the Department of Medicine, and adjunct professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of British Columbia, Vancouver, Canada. He did his Engineering Physics, Medicine and Neurology training at McMaster, University of Toronto, and University of Western Ontario, Canada, respectively. He did a three-year research fellowship at the Computational Neurobiology Laboratory at the Salk Institute for Biological Studies in San Diego, USA, before being hired as an Assistant Professor of Medicine and Biomedical Engineering at Duke University, USA. He was recruited to UBC in 2003. He is currently the Medical Advisor to the Parkinson's Society of BC and Chair of the Research and Clinical Advisory Committee of Parkinson Canada. His research interests include using brain imaging to guide non-invasive neuromodulation development and privacy-compliant video monitoring technologies for Parkinson's disease. Per SvenningssonPer SvenningssonPer Svenningsson is Professor in Neurology at the Karolinska Institutet and King's College London. He received his MD and PhD from Karolinska Institutet, Sweden. He then did his postdoctoral training in the laboratory of the Nobel laureate Paul Greengard at the Rockefeller University, USA. His studies concerned GPCR neuropharmacology and signal transduction and included the discovery of p11 as an important modulator of serotonin neurotransmission. He performed his residency in Neurology at Karolinska University Hospital and became Professor in 2012 and senior consultant in 2016. Since 2018, he is also parttime Professor of Neurodegeneration at King's College London, UK. His research interests include GPCR pharmacology, Parkinson's disease both its motor and non-motor aspects and atypical parkinsonism. Studies are conducted both in preclinical models and in specimens from patients. The goal is to identify novel targets for improved diagnostics and pharmacological therapies. Biochemical, histological, pharmacological, molecular biological and behavioral techniques are used. In the clinics, he is conducting clinical trials with therapies aiming to slow down progression of Parkinson's disease or to treat debilitating symptoms of the disease. He has published more than 300 articles. He is member of the Nobel Assembly annually awarding the Nobel Prize in Physiology or Medicine, the Swedish Royal Academy of Sciences, ACNP, Academica Europae and the International Executive Committee of MDS. He delivered the Eurolife Distinguished Medal Lecture in Barcelona and the Allan D Bass lecture in Nashville. He has been awarded the Arvid Carlsson Prize.

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 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 enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations0
Publié2024
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