AAIC draws nearly 12,000 researchers and health care professionals from around the globe to advance Alzheimer's and dementia science
Notice bibliographique
Résumé
AAIC draws nearly 12,000 researchers and health care professionals from around the globe to advance Alzheimer's and dementia science Researchers and health care professionals from across the globe convened in Toronto in July to learn the latest in Alzheimer's and dementia diagnosis, treatment, and care at the 2025 Alzheimer's Association International Conference ® (AAIC ® ).With more than 8000 attendees joining in person and more than 3000 joining remotely, AAIC offered a choice of 148 scientific sessions, 737 podium presentations, and more than 5000 poster presentations from which attendees could advance their knowledge.Participants represented 139 countries, and 41% were first-time AAIC attendees.Topics included the biological underpinnings of disease, learnings in recruitment and care science, diversification of the clinical trial pipeline, treatment updates, advances in tools for detection and diagnosis, and risk factors across the lifespan.In addition, on the last day of the conference more than 8000 individuals participated in AAIC For All, a no-cost hybrid event providing key takeaways from the conference to both the general public and health care professionals.Following are some of the key stories reported at AAIC 2025. Lifestyle interventions U.S. POINTERResearch suggests that maintaining overall physical health may also promote brain health.Lifestyle interventions, including physical activ-
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 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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,197 | 0,138 |
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 ».