Genetic determination of pancreatic cancer
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
W Polsce nowotwory złośliwe trzustki stanowią ok. 2% ogólnej liczby zachorowań na raka. Prognozy są bardzo niekorzystne w porównaniu z innymi poważnymi chorobami nowotworowymi przewodu pokarmowego. Rak trzustki jest chorobą, w której niewiele wiadomo na temat etiopatogenezy i czynników ryzyka. Przedstawione badanie pokazuje rolę najlepiej poznanych mutacji genetycznych, które mogą mieć znaczenie w rozwoju raka trzustki. Celem przeglądu piśmiennictwa jest analiza wybranych genetycznych czynników ryzyka wystąpienia raka trzustki: BRCA1, BRCA2, PALB2, STK11. Rola mutacji genetycznych w rozwoju raka trzustki wciąż jest nieznana. Dotąd nie odkryto żadnego genu, którego uszkodzenie byłoby specyficznie związane z rakiem tego narządu. Szansą na lepsze poznanie genetycznych zależności są wieloośrodkowe badania, które pozwalą przeanalizować dużą grupę chorych.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it