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Enregistrement W136774867 · doi:10.1017/s0317167100053798

Canadian Association of Neuroscience Review: Axonal Regeneration in the Peripheral and Central Nervous Systems – Current Issues and Advances

2004· review· en· W136774867 sur OpenAlexafffundvenueabout
Keith K. Fenrich, Tessa Gordon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2004
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Heritage Foundation for Medical Research
Mots-clésAxotomyNeuroscienceRegeneration (biology)Peripheral nervous systemSchwann cellCentral nervous systemBiologyNeuroregenerationDenervationAnatomyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injured nerves regenerate their axons in the peripheral (PNS) but not the central nervous system (CNS). The contrasting capacities have been attributed to the growth permissive Schwann cells in the PNS and the growth inhibitory environment of the oligodendrocytes in the CNS. In the current review, we first contrast the robust regenerative response of injured PNS neurons with the weak response of the CNS neurons, and the capacity of Schwann cells and not the oligodendrocytes to support axonal regeneration. We then consider the factors that limit axonal regeneration in both the PNS and CNS. Limiting factors in the PNS include slow regeneration of axons across the injury site, progressive decline in the regenerative capacity of axotomized neurons (chronic axotomy) and progressive failure of denervated Schwann cells to support axonal regeneration (chronic denervation). In the CNS on the other hand, it is the poor regenerative response of neurons, the inhibitory proteins that are expressed by oligodendrocytes and act via a common receptor on CNS neurons, and the formation of the glial scar that prevent axonal regeneration in the CNS. Strategies to overcome these limitations in the PNS are considered in detail and contrasted with strategies in the CNS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,011

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations151
Publié2004
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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