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Enregistrement W4417510897 · doi:10.1177/22143602251408154

2nd NMD4C basic research summer school on promoting standardized protocols to advance translational research in neuromuscular disorders

2025· article· en· W4417510897 sur OpenAlexafffundabout
Adrien Rihoux, Emma R Sutton, J. K. Lee, Luke D. Flewwelling, Madison C. Garibotti, Homira Osman, Arthur J. Cheng, Anthony Scimè, Christopher G. R. Perry, Natasha C. Chang, Rashmi Kothary, Jean‐Philippe Leduc‐Gaudet

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversity of OttawaMcGill UniversityMuscular Dystrophy CanadaYork UniversityOttawa HospitalArmand Frappier MuseumUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and Arthritis
Mots-clésBasic researchTranslational researchNeuromuscular diseaseExperimental researchResearch programTranslational scienceMuscle diseaseBasic science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Neuromuscular Disease Network for Canada aims to accelerate research and improve care for individuals living with neuromuscular disorders by connecting basic scientists, clinicians, and trainees nationwide. As part of this mission, the network held its second Basic Research Summer School (May 7-8, 2025, York University, Toronto), integrating patient and caregiver perspectives with advanced scientific sessions and full-day methodological workshops. The program emphasized experimental rigor, reproducibility, and collaboration across research pillars, while launching the Basic Science Trainee Committee and Canada's first national, publicly accessible database of standard operating procedures for muscle research. This trainee-led, reproducibility-focused model of Summer School provides a transferable framework for building standardized preclinical capacity across international neuromuscular disorders research networks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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