Anticancer Properties of Phytochemicals Present in Medicinal Plants of North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is one of the most severe health problems in both developing and developed countries, worldwide. Among the most common (lung, stomach, colorectal, liver, breast) types of cancers, lung cancer has continued to be the most common cancer diagnosed in men and breast cancer is the most common cancer diagnosed in women. An estimated 12.7 million people were diagnosed with cancer across the world in 2008, and 7.6 million people died from the cancer during the same year [1]. Lung cancer, breast cancer, colorectal cancer and stomach cancer accounted for two-fifths of the total cases of cancers diagnosed worldwide [1]. More than 70% of all cancer deaths occurred in lowand middle-income countries. Deaths due to cancer are projected to continuously increase and it has been estimated that there will be 11.5 million deaths in the year 2030 [1] and 27 million new cancer cases and 17.5 million cancer deaths are projected to occur in the world by 2050 [2]. According to Canadian cancer statistics, issued by the Canadian Cancer Society, it is estimated that 186,400 new cases of cancer (excluding 81,300 non-melanoma skin cancers) and 75,700 deaths from cancer will occur in Canada in 2012 [1]. The lowest number of incidences and mortality rate is recorded in British Columbia. Both incidence and mortality rates are higher in Atlantic Canada and Quebec [3].
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle