Cause, Care, Cure: Research Priorities for Alzheimer’s Disease and Related Dementias
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Une partie de la stratégie de l’Ontario sur la maladie d’Alzheimer et les démences connexes (MADC) était de développer les priorités de recherche et de recommander des stratégies pour le renforcement des capacités de recherche. Le processus adopté pour atteindre ces objectifs comprenaient une analyse de l’environnement, des entretiens avec les informateurs clés, des enquêtes et un atelier de consensus ; ce processus a impliqué plus de 100 chercheurs, cliniciens, les personnes atteintes de démence précoce, et les aidants membres de familles. Ce document décrit le processus entrepris, les principaux problèmes identifiés et les recommandations pour les priorités de recherche et de renforcement des capacités de recherche ; il fournit également une orientation stratégique pour la recherche sur la démence en Ontario qui est pertinente pour d’autres juridictions. La recherche MADC dans tous ses aspects est nécessaire pour faire progresser la connaissance des causes de la démence, les soins et la guérison ; des lacunes existent actuellement dans la compréhension des approches efficaces pour les soins et le transfert des connaissances. La capacité pour la recherche de haut calibre reste sur le maintien de plans de carrière attractifs pour les chercheurs, des infrastructures solides et de partenariats forts. Afin que la recherche informera les politiques et pratiques, de meilleurs mécanismes seront nécessaires pour l’échange de connaissances.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.086 | 0.112 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".