MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412928967 · doi:10.1016/j.immuni.2025.07.011

From complexity to consensus: A roadmap for neutrophil classification

2025· review· en· W4412928967 sur OpenAlexafffund
Lai Guan Ng, Iván Ballesteros, Marco A. Cassatella, Mikala Egeblad, Zvi G. Fridlender, Dmitry I. Gabrilovich, Qiang Gao, Zvi Granot, Ricardo Grieshaber‐Bouyer, H. Leighton Grimes, Catherine C. Hedrick, Andrés Hidalgo, Mariana J. Kaplan, Paul Kubes, Guang Sheng Ling, Liming Lu, Hongbo R. Luo, Tanya N. Mayadas, Niki M. Moutsopoulos, Melissa Ng, Peter A. Nigrović, Renato Ostuni, Mikaël J. Pittet, Daniela F. Quail, Carlos Silvestre-Roig, Oliver Soehnlein, Irina A. Udalova, Ruidong Xue, Ning Zhang, Immanuel Kwok

Notice bibliographique

RevueImmunity · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNational Key Research and Development Program of ChinaNational Medical Research CouncilInterdisziplinäres Zentrum für Klinische Forschung, Universitätsklinikum WürzburgNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityMinistero della SaluteLudwig Institute for Cancer ResearchIsrael Science FoundationElse Kröner-Fresenius-StiftungEuropean Research CouncilMinistry of Health -SingaporeFondazione TelethonFondation ISRECMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaDeutsche ForschungsgemeinschaftRheumatology Research FoundationPeabody FoundationCancer Research SocietyPfizerNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesLupus Research AllianceBeijing Nova ProgramNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésBiologyComputational biologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueImmunityMême sujetNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative MechanismsTravaux en français237 207