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Enregistrement W4409148862 · doi:10.1002/psp4.70028

Harnessing Open‐Source Solutions: Insights From the First Open Systems Pharmacology (<scp>OSP</scp>) Community Conference

2025· article· en· W4409148862 sur OpenAlexaff
André Dallmann, Denise Feick, Pavel Balazki, Salih Benamara, Rolf Burghaus, Marylore Chenel, Siak‐Leng Choi, Henrik Cordes, Mariana Guimarães, Abdullah Hamadeh, Ibrahim Ince, Kathleen M. Job, Tobias Kanacher, Andreas Kovar, Lars Kuepfer, Jörg Lippert, Julia Macente, Nina Nauwelaerts, Christoph Niederalt, Sheila Annie Peters, Susana Proença, Masanobu Sato, Stephan Schaller, Jan Schlender, Annika R. P. Schneider, Erik Sjögren, Juri Solodenko, Alexander Staab, Paul Vrenken, Thomas Wendl, Wilhelmus E. A. de Witte, Donato Teutonico

Notice bibliographique

RevueCPT Pharmacometrics & Systems Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthEuropean CommissionVlaamse regeringNational Institute of Child Health and Human DevelopmentFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésOpen sourceContext (archaeology)Open source softwareEngineeringLibrary scienceEngineering managementPharmacologyComputer scienceMedicineSoftwareBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, the free and open-source software Open Systems Pharmacology (OSP) was launched. Since then, OSP has evolved from a small community into a diverse network of stakeholders committed to advancing open-source solutions for model-informed drug development (MIDD). In this context, the first OSP Community Conference was hosted by Novartis in Basel, Switzerland, on October 7-8, 2024, which gathered over 100 attendees from more than 40 institutions. This perspective synthesizes key insights from the conference.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,396
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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