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Enregistrement W7023626459

Office of Research, Economic Engagement and Outreach Update, March 13, 2024

2021· article· en· W7023626459 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of New Hampshire Scholars Repository (University of New Hampshire at Manchester) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureQueen's UniversityDartmouth CollegeU.S. Department of AgricultureU.S. Department of EnergyOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchNational Science Foundation
Mots-clésOutreachMeasure (data warehouse)Sample (material)Instrumentation (computer programming)Flow (mathematics)Center (category theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ANNOUNCEMENTS New Flow CytometerFor several years, the University Instrumentation Center has housed and managed two flow cytometers: one with two lasers, able to measure six parameters (forward scatter, side scatter, four fluorescence emissions), and one with four lasers, able to measure eight parameters (forward scatter, side scatter, six fluorescence emissions).Now, thanks to our friends at Dartmouth College and funding from the OSVPREEO and the Center of Integrated Biomedical and Bioengineering Research (CIBBR), a third flow cytometer has been added to the UIC that is able to measure ten parameters (forward scatter, side scatter, eight fluorescence emissions).In addition, this Miltenyi VYB flow cytometerhas many automated features, including autosampling from 5mL tubes or 96-well plates, calibration, compensation, antibody labeling, staining, dilution, and cleaning.Its syringe-driven sample uptake helps prevent clogs and allows accurate volumetric cell counts to be made, difficult to achieve with standard sample injection ports like those on our other cytometers.The Miltenyi instrument also contains a cell enrichment unit to perform pre-analysis concentrating of rare cell types, fully automated, to speed up analysis of such cells.Contact Mark Townley for more details and to arrange training.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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