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Enregistrement W99436439

Industry and government perspective in influenza control.

2004· article· en· W99436439 sur OpenAlexaff
Eve E. Slater

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)PandemicMedicinePublic healthInvestment (military)Influenza A virus subtype H5N1BusinessRisk analysis (engineering)VirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceVirusDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have had recent reminders of the threats posed by naturally occurring and bioengineered pandemic respiratory infections. It is estimated that if a pandemic infection were to arise anywhere in the world, such an infection would become widespread within 3 months and would have its maximum effect within 6 months. At present, the fastest that a vaccine effective against a new combination of antigens can be developed, purified, and produced is 9-12 months, not counting time for mass production. The current rate at which the production of influenza vaccines can be accelerated is limited by the fact that production is carried out in eggs. Therefore, there is urgent need for cell-based vaccine technologies. These are under way in several centers, yet attainment of a safe product remains several years away. Furthermore, there is need for public and private investment in manufacturing surge capacity and/or dedicated National Institutes of Health facilities to enable accelerated production. We must support efforts to shorten development time by developing and approving subunit antigens and immunogens that anticipate the most virulent viral mutations. Surveillance sites and their electronic interconnections must be expanded. Another component still lacking is funding for laboratories with high throughput screening and strong informatics capabilities to enable the fingerprinting and cataloguing of all known specimens of influenza and other pathogenic organisms for rapid identification of emerging or bioengineered pathogens. In all these efforts, we look to the federal government and to the biomedical research community in both public and private sectors.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0300,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,007

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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