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Enregistrement W2000705331 · doi:10.1139/h04-009

Perfused Skeletal Muscle-An Experimental Preparation for Many Questions¡

2004· review· en· W2000705331 sur OpenAlexaff
J. K. Barclay, W. N. Stainsby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Physiology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleContext (archaeology)MetaboliteStimulationIn vivoPerfusionMetabolismBlood flowAutoregulationBiologyInternal medicineChemistryBiochemistryAnatomyEndocrinologyMedicineBlood pressureBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfused mammalian skeletal muscle preparations either in vitro or in situ are one of the options to be considered when planning a physiological research program or project. Such preparations have been and continue to be used to investigate research questions as diverse as skeletal muscle function and metabolism, peripheral vascular function, and an approximation of exercise. When selecting a perfused muscle preparation, both anatomical and physiological organization must be evaluated in the context of the planned experiment. In any experiment, a number of physiologically significant variables can be manipulated, such as the level of flow and the arterial or inflow concentration of a gas or substance to control substrate supply and metabolite removal as well as the stimulation parameters to alter metabolic rate. The choice of blood or an artificial perfusate is of paramount importance because, when compared to blood-perfused preparations, those receiving artificial perfusates show depressed vascular autoregulation among other changes, indicating a decrease in physiological quality. Overall, perfused skeletal muscle preparations can be used to examine many and varied research questions with close to in-vivo quality and a high degree of accuracy and control if blood-perfused.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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