MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2013429716 · doi:10.1080/1028415021000033776

Nutrition and Brain Function: A Multidisciplinary Virtual Symposium

2002· review· en· W2013429716 sur OpenAlexaff
Sebastião Sousa Almeida, Leonidas H. Duntas, Louise Dye, Magda Lahorgue Nunes, Chandan Prasad, João Batista Teixeira da Rocha, P.E. Wainwright, Cássia Thaïs Bussamra Vieira Zaia, Rubem Carlos Araújo Guedes

Notice bibliographique

RevueNutritional Neuroscience · 2002
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachNeuroscienceBrain functionMalnutritionCognitionBrain developmentPsychologyFunction (biology)NeuroimagingBrain Structure and FunctionBrain CellPhysiologyDevelopmental psychologyMedicineBiologyInternal medicineEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A few months ago, the Brazilian Society for Neuroscience and Behavior (SBNeC) promoted a "virtual symposium" (by Internet, under the coordination of R.C.A. Guedes) on "Nutrition and Brain Function". The discussions generated during that symposium originated the present text, which analyzes current topics on the theme, based on the multidisciplinary experience of the authors. The way the brain could be non-homogeneously affected by nutritional alterations, as well as questions like early malnutrition and the development of late obesity and hormone abnormalities were discussed. Also, topics like the role of essential fatty acids (EFAs) on brain development, increased seizure susceptibility and changes in different neurotransmitters and in cognitive performance in malnourished animals, as well as differences between overall changes in nutrient intake and excess or deficiency of specific nutrients (e.g. iodine deficiency) were analyzed. It was pointed out that different types of neurons, possibly in distinct brain structures, might be differently affected by nutritional manipulation, including not only lack-but also excess of nutrient intake. Such differences could help in explaining discrepancies between data on humans and in animals and so, could aid in determining the basic mechanisms underlying lesions or changes in brain function and behavior.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutritional NeuroscienceMême sujetBiochemical Analysis and Sensing TechniquesTravaux en français237 207