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Enregistrement W1978397479 · doi:10.4161/auto.7.11.17661

A comprehensive glossary of autophagy-related molecules and processes (2<sup>nd</sup>edition)

2011· article· en· W1978397479 sur OpenAlexaff
Daniel J. Klionsky, Eric H. Baehrecke, John H. Brumell, Charleen T. Chu, Patrice Codogno, Ana María Cuervo, Jayanta Debnath, Vojo Deretić, Zvulun Elazar, Eeva‐Liisa Eskelinen, Steven Finkbeiner, Juàn Fueyo, David A. Gewirtz, Marja Jäättelä, Guido Kroemer, Beth Levine, Thomas J. Melia, Noboru Mizushima, David C. Rubinsztein, Anne Simonsen, Andrew Thorburn, Michael Thumm, Sharon A. Tooze

Notice bibliographique

RevueAutophagy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésAutophagyGlossaryBiologyTerminologyCell biologyVocabularyFunction (biology)Computational biologyMechanism (biology)BiochemistryLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of autophagy is rapidly expanding, and our knowledge of the molecular mechanism and its connections to a wide range of physiological processes has increased substantially in the past decade. The vocabulary associated with autophagy has grown concomitantly. In fact, it is difficult for readers--even those who work in the field--to keep up with the ever-expanding terminology associated with the various autophagy-related processes. Accordingly, we have developed a comprehensive glossary of autophagy-related terms that is meant to provide a quick reference for researchers who need a brief reminder of the regulatory effects of transcription factors and chemical agents that induce or inhibit autophagy, the function of the autophagy-related proteins, and the roles of accessory components and structures that are associated with autophagy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2260,179

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations291
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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