Notice bibliographique
Résumé
Introduction To attempt to understand a disease such as osteoporosis, we must come to a complete elucidation of the nature or pathology of the disorder, the cellular mechanisms whereby the pathology develops and, lastly, what caused the cellular machinery to go awry in the first place (e.g., control by genes, hormones, growth factors, vitamins, minerals, etc.). While many investigators may still disagree on a unified definition of osteoporosis which fully describes its pathology, for a number of years now we have fairly well understood the nature of the disease, and to describe the gross cellular mechanisms which do go awry. That is to say that we can all agree that the end result of undermineralized bone is due to a chronic imbalance of skeletal turnover whereby more mineral is removed than is incorporated into the matrix. It is only recently, however, that we have been able to tackle why the cellular machinery goes wrong, and that has resulted from a clearer understanding of the role(s) of growth factors and cytokines in the skeletal microenvironment. Both bone itself and the bone marrow compartment produce, store, and are influenced by a plethora of cytokines, stem factors and growth factors. However, in this brief chapter we will concentrate on those factors which are known to be both produced and stored within the matrix of bone itself; these are the insulin-like growth factors (IGFs), fibroblast growth factors (FGFs), transforming growth factor-β (TGF-β), and the bone morphogenic proteins (BMPs).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».