Notice bibliographique
Résumé
Brain perfusion is tightly coupled to neuronal activity, is commonly used to monitor normal or pathological brain function, and is a direct reflection of the interactions that occur between neuronal signals and blood vessels. Cerebral blood vessels at the surface and within the brain are surrounded by nerve fibers that originate, respectively, from peripheral nerve ganglia and intrinsic brain neurons. Although of different origin and targeting distinct vascular beds, these "perivascular nerves" fulfill similar roles related to cerebrovascular functions, a major one being to regulate their tone and, therein, brain perfusion. This utmost function, which underlies the signals used in functional neuroimaging techniques and which can be jeopardized in pathologies such as Alzheimer's disease, stroke, and migraine headache, is thus regulated at several levels. Recently, new insights into our understanding of how neural input regulate cerebrovascular tone resulted in the rediscovery of the functional "neurovascular unit." These remarkable advances suggest that neuron-driven changes in vascular tone result from interactions that involve all components of the neurovascular unit, transducing neuronal signals into vasomotor responses not only through direct interaction between neurons and vessels but also indirectly via the perivascular astrocytes. Neurovascular coupling is thus determined by chemical signals released from activated perivascular nerves and astrocytes that alter vascular tone to locally adjust perfusion to the spatial and temporal changes in brain activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».