MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007604663 · doi:10.1159/000136228

An Autumn-Enhanced Mucotropic Action of Inhaled Terpenes and Related Volatile Agents

2008· article· en· W2007604663 sur OpenAlexaff
Eugene Boyd, Emma Sheppard

Notice bibliographique

RevuePharmacology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerpeneInhalationChemistryRespiratory tractCarvoneLimoneneLinalyl acetatePharmacologyChromatographyEssential oilRespiratory systemAnesthesiaOrganic chemistryLinaloolMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ten of eleven terpenes and related perfumes and flavouring agents given by inhalation augmented the volume output of respiratory tract fluid in urethanized rabbits at amounts which produced no or a barely detectable scent to the inhaled air. The mucotropic action tended to be less or to disappear at larger amounts which imparted a strong odour to the inhaled air and to be more evident in the autumn months of the year. In most instances, an increase in volume was accompanied by a decrease in the specific gravity of respiratory tract fluid. The bronchomucotropic action tended to be most evident following inhalation of camphanes such as fenchone, para-substituted phenols such as isosafrole, and open-ring terpenes such as citronellal. It was less evident or absent following inhalation of several derivatives of p-menthane such as dolcymene. The other volatile agents studied included anethole, carvone, cineole, ionone, linalyl acetate, phellandren, and Terpineol.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePharmacologyMême sujetOlfactory and Sensory Function StudiesTravaux en français237 207