Response to: ‘Meanderings into the Regulation of Effector Class by the Immune System: Derivation of the Trauma Model’ by Melvin Cohn
Notice bibliographique
Résumé
Cohn M. Meanderings into the regulation of effector class by the immune system: derivation of the trauma model. Scand J Immunol 2012;76:77-88 delves into the discussion of how the immune system might regulate the decision between the immune response effector classes, and in particular identifies some key questions that need to be asked to understand how different classes of immune response occurring at the same time might be able to remain coherent and discrete. This is a needed discussion that advances the field, and the experiments proposed will go a long way to increasing our understanding of effector class regulation. However, in my opinion, the author makes some strong statements requiring substantiation regarding the impossibility of the involvement of germline-selected recognitive events as participating in self/non-self discrimination. Furthermore, the present discussion ignores a large body of contemporary literature describing the function and specificity of FoxP3+ regulatory T cells (T(reg) ) and formulates a theory that specifically excludes a role for T(reg) in maintaining self-tolerance without placing the contemporary evidence in the context of that theory. Thus in my opinion, these shortcomings should be addressed by the author.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».