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Enregistrement W2012774229 · doi:10.1155/2012/809576

Exercise Intensity Modulation of Hepatic Lipid Metabolism

2012· article· en· W2012774229 sur OpenAlexaff
Fábio Santos Lira, Luiz Carlos Carnevali, Nelo Eidy Zanchi, Ronaldo Vagner Thomatieli dos Santos, Jean Marc Lavoie, Marília Seelaender

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipid metabolismKetone bodiesBeta oxidationVery low-density lipoproteinMedicineMetabolismEndocrinologyFatty acid metabolismInternal medicineAerobic exerciseFatty acid synthesisSecretionFatty acidChemistryBiochemistryLipoproteinCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid metabolism in the liver is complex and involves the synthesis and secretion of very low density lipoproteins (VLDL), ketone bodies, and high rates of fatty acid oxidation, synthesis, and esterification. Exercise training induces several changes in lipid metabolism in the liver and affects VLDL secretion and fatty acid oxidation. These alterations are even more conspicuous in disease, as in obesity, and cancer cachexia. Our understanding of the mechanisms leading to metabolic adaptations in the liver as induced by exercise training has advanced considerably in the recent years, but much remains to be addressed. More recently, the adoption of high intensity exercise training has been put forward as a means of modulating hepatic metabolism. The purpose of the present paper is to summarise and discuss the merit of such new knowledge.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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