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Enregistrement W2007663939 · doi:10.1387/ijdb.113469bq

Hydra, a model system for environmental studies

2012· review· en· W2007663939 sur OpenAlexaff
Brian Quinn, Franois Gagné, C. Blaise

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Developmental Biology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLernaean HydraZoologyEcologyEvolutionary biologyComputational biologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydra have been extensively used for studying the teratogenic and toxic potential of numerous toxins throughout the years and are more recently growing in popularity to assess the impacts of environmental pollutants. Hydra are an appropriate bioindicator species for use in environmental assessment owing to their easily measurable physical (morphology), biochemical (xenobiotic biotransformation; oxidative stress), behavioural (feeding) and reproductive (sexual and asexual) endpoints. Hydra also possess an unparalleled ability to regenerate, allowing the assessment of teratogenic compounds and the impact of contaminants on stem cells. Importantly, Hydra are ubiquitous throughout freshwater environments and relatively easy to culture making them appropriate for use in small scale bioassay systems. Hydra have been used to assess the environmental impacts of numerous environmental pollutants including metals, organic toxicants (including pharmaceuticals and endocrine disrupting compounds), nanomaterials and industrial and municipal effluents. They have been found to be among the most sensitive animals tested for metals and certain effluents, comparing favourably with more standardised toxicity tests. Despite their lack of use in formalised monitoring programmes, Hydra have been extensively used and are regarded as a model organism in aquatic toxicology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations97
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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