Kinetic Vitrification of Spermatozoa of Vertebrates: What Can We Learn from Nature?
Notice bibliographique
Résumé
Why sperm? Cryobiology had actually started from freezing sperm. We will skip all those very early anecdotes but should mention the Spallanzani attempt to freeze frog semen in the 18th century [Spallanzani, 1780]. Cryobiology as a science started with revolutionizing work of Father Luyet and other scientists of the late 1930’s and 1940’s, who we can collectively call “the pioneers of the cryobiological frontiers” (see the following sub-Chapter). There were several reasons why sperm was chosen, which included easiness in obtaining the samples, clear evidence of viability (moving – not moving, though later it was figured that everything was not so easy in this sophisticated living “cruise missile”), and importance for the farming industry with the emergence of systematic selective breeding (especially in cattle) with a powerful tool – artificial insemination (AI). AI started with the revolutionary work of W. Heape, I.I. Ivanov and other scientists at the dawn of the 20th century and was further developed by V.K. Milovanov in the 1930’s as a viable breeding technology (see [Foote,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».