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Enregistrement W150266056

Pharmacy research at URI: mining red maple (Acer rubrum) trees for novel therapeutics to manage diabetes.

2012· article· en· W150266056 sur OpenAlexfundno aff
Navindra P. Seeram, Jialin Xu, Liya Li, Angela L. Slitt

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésDiabetes mellitusPharmacyMedicinePolyphenolType 2 diabetesTraditional medicineDiseaseDisease managementFamily medicineBiologyInternal medicineBiochemistryEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

type 2 d I abete S mell I tu S (t2dm) accounts for about 90% of all diagnosed cases of diabetes in adults. Over 200 million people suffer from this disease worldwide. In the United States alone, in 2007, 10% of American adults had diabetes and the cost of management was $174 billion and this figure is expected to skyrocket (Centers for Disease Control and Prevention, 2010). Plants and their derived products have been used for centuries by various cultures as traditional medicines for the management of diabetes. Plants contain secondary metabolites (known as phytochemicals; ‘phyto’ means plant), which are implicated in the prevention and treatment of several chronic human diseases, including diabetes. Among these natural products, polyphenols and phenolic glycosides, have attracted significant interests for their anti-diabetic properties. Plant polyphenols as α-glucosidase

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,028

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,136 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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