Bibliographic record
Abstract
Il est essentiel de tenir compte des défis auxquels nous avons déjà été confrontés et auxquels nous avons répondu dans le cadre de la mise au point d’un vaccin contre le coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2). Compte tenu de la gravité de la crise sanitaire que le SRAS-CoV-2 a causée à l’échelle mondiale, et compte tenu du fait que nous en savons très peu sur le virus, nous devrions nous concentrer sur des approches qui peuvent améliorer les résultats en matière de développement dans un laps de temps relativement court. Ce commentaire traite de l’utilisation des vaccins à base d’acide nucléique (acide désoxyribonucléique et acide ribonucléique) contre les infections virales et les contextes de pandémie. Les avantages potentiels des vaccins à base d’acide nucléique par rapport aux vaccins conventionnels sont présentés, puis nous discuterons des vaccins à base d’acide nucléique en développement contre les infections virales ainsi que des défis relatifs à ces vaccins au début des essais cliniques.
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 | 0.010 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".