Análise compreensiva da resposta imune às infecções por ZIKV e SARS-CoV-2 em diferentes contextos patológicos
Bibliographic record
Abstract
AGRADECIMENTOSA minha família que de tanto abdicou para que eu pudesse estar em uma cidade tão distante e custosa.Obrigado mãe, obrigado pai, obrigado vó por sempre me apoiarem incondicionalmente.Mesmo nos momentos mais difíceis sempre priorizaram meu bem-estar e minha formação.Não há um dia sequer que seja fácil estar longe de vocês.Obrigado irmão pelos momentos que compartilhamos em minhas curtas visitas, jogando bola, assistindo animes, procurando jogos para baixar ou seja lá qual hobby acabamos encontrando.Amo todos vocês.A meus amigos de longa data: Caio, Deps e Augusto.Há muito tempo não os vejo, mas isso não impediu que as noites de jogatina à distância fossem descontraídas e divertidas.Obrigado por me acompanharem em aventuras no Novo Mundo, pelas longas streams de L4D2 e pelas risadas compartilhadas em ambientes tão hostis quando o LoL.Espero que em breve possamos desbravar novos horizontes e traçar estratégias ainda mais engenhosas.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".