Ecological, biomedical and epidemiological approaches to understanding oxidative balance and ageing: what they can teach each other
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Oxidative stress and antioxidants have been studied in a number of disciplines, but these disciplines have not always been informed by each other’s work. 2. Here, we discuss the strengths and weaknesses of oxidative stress and antioxidant research in the areas of (i) ecology, (ii) ageing research, (iii) epidemiology, and (iv) physiology of model organisms, with an emphasis on what ecologists can learn from and bring to other fields. 3. We find that physiologists provide an essential role in clarifying basic mechanisms, but that many of their findings are context‐dependent. Ecologists and epidemiologists bring strengths in understanding the relevance of context, whether it is across species, environments, or diets. Ageing research has helped to provide a clear theoretical framework for all fields and has thus spurred much of the research to date. 4. Comprehensive understanding of the complexity of oxidative balance systems will rely on integration of knowledge of physiological pathways from studies of model organisms, knowledge of long‐term interactions of many parameters from epidemiological studies, and knowledge of specificity and generality of results across species and conditions as gleaned from ecological studies. 5. Studies of ageing have helped to show that all fields of antioxidant/oxidative stress research should focus not on individual markers of oxidative damage or antioxidant status, but on how they integrate into oxidative balance systems. Free radicals can have beneficial roles in signalling as well as causing damage and should not be interpreted out of context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».