Thermodynamic perspectives on genetic instructions, the laws of biology and diseased states
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article examines in a broad perspective entropy and some examples of its relationship to evolution, genetic instructions and how we view diseases. Living organisms are programmed by functional genetic instructions (FGI), through cellular communication pathways, to grow and reproduce by maintaining a variety of hemistable, ordered structures (low entropy). Living organisms are far from equilibrium with their surrounding environmental systems, which tends towards increasing disorder (increasing entropy). Organisms free themselves from high entropy (high disorder) to maintain their cellular structures for a period of time sufficient to allow reproduction and the resultant offspring to reach reproductive ages. This time interval varies for different species. Bacteria, for example need no sexual parents; dividing cells are nearly identical to the previous generation of cells, and can begin a new cell cycle without delay under appropriate conditions. By contrast, human infants require years of care before they can reproduce. Living organisms maintain order in spite of their changing surrounding environment that decreases order according to the second law of thermodynamics. These events actually work together since living organisms create ordered biological structures by increasing local entropy. From a disease perspective, viruses and other disease agents interrupt the normal functioning of cells. The pressure for survival may result in mechanisms that allow organisms to resist attacks by viruses, other pathogens, destructive chemicals and physical agents such as radiation. However, when the attack is successful, the organism can be damaged until the cell, tissue, organ or entire organism is no longer functional and entropy increases.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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