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Enregistrement W1520713631 · doi:10.26443/mjm.v11i1.455

The significance of nanoparticles in particle- induced pulmonary fibrosis

2020· article· en· W1520713631 sur OpenAlexvenueno aff
James D. Byrne, John A. Baugh

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for Mathematical and Physical Sciences
Mots-clésPulmonary fibrosisPneumoconiosisMedicineFibrosisNanoparticleLungParticle depositionDeposition (geology)Particle (ecology)Intratracheal instillationLung fibrosisPathologyImmunologyRange (aeronautics)Internal medicineNanotechnologyMaterials scienceBiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to airborne nanoparticles contributes to many chronic pulmonary diseases. Nanoparticles, classified as anthropogenic and natural particles, and fibers of diameters less than 100 nm, have unrestricted access to most areas of the lung due to their size. Size relates to the deposition efficiency of the particle, with particles in the nano-range having the highest efficiencies. The deposition of nanoparticles in the lung can lead to chronic inflammation, epithelial injury, and further to pulmonary fibrosis. Cases of particle-induced pulmonary fibrosis, namely pneumoconiosis, are mostly occupationally influenced, and continue to be documented around the world. The tremendous growth of nanotechnology, however, has spurred fears of increased rates of pulmonary diseases, especially fibrosis. The severity of toxicological consequences warrants further examination of the effects of nanoparticles in humans, possible treatments and increased regulatory measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations147
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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