Advances in Geroscience: Impact on Healthspan and Chronic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Population aging is unprecedented, without parallel in human history, and the 21st century will witness even more rapid aging than did the century just past. Improvements in public health and medicine are having a profound effect on population demographics worldwide. By 2017, there will be more people over the age of 65 than under age 5, and by 2050, two billion of the estimated nine billion people on Earth will be older than 60 (http://unfpa.org/ageingreport/). Although we can reasonably expect to live longer today than past generations did, the age-related disease burden we will have to confront has not changed. With the proportion of older people among the global population being now higher than at any time in history and still expanding, maintaining health into old age (or healthspan) has become a new and urgent frontier for modern medicine. Geroscience is a cross-disciplinary field focused on understanding the relationships between the processes of aging and age-related chronic diseases. On October 30-31, 2013, the trans-National Institutes of Health GeroScience Interest Group hosted a Summit to promote collaborations between the aging and chronic disease research communities with the goal of developing innovative strategies to improve healthspan and reduce the burden of chronic disease.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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; 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 ».