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Enregistrement W2099266555 · doi:10.1139/h10-004

The John Sutton memorial lecture, 2009. Conductance systems: an integrative approach to the physiology of extreme conditions

2010· review· en· W2099266555 sur OpenAlexaffvenue
Roy J. Shephard

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessLimitingVariety (cybernetics)Comparative physiologyVO2 maxOxygen transportSports medicineExercise physiologyAtmosphere (unit)OxygenPhysiologyBiochemical engineeringNeuroscienceCognitive scienceComputer scienceMedicinePsychologyChemistryHeart rateInternal medicineEngineeringBlood pressureArtificial intelligenceMechanical engineeringPhysical therapyThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation explores the value of mechanical, electrical, and mathematical analogues in understanding and evaluating a variety of closely integrated transport processes in human biology. Particular attention is directed to a major interest of John Sutton: the factors limiting transport of oxygen from the atmosphere to the working muscles when exercising in a variety of hostile environments. In most circumstances, the limiting term in a closely linked chain of conductances seems to be in the blood stream, and its magnitude can be estimated by measurements of maximal oxygen intake. Despite recent criticisms of this index by those who have proposed a feed-forward control of maximal aerobic effort, conductance theory suggests that the main limitation of oxygen transport is normally maximal cardiac output. Therefore, careful laboratory determinations of maximal oxygen intake continue to provide a convenient integrating assessment of an individual's cardiorespiratory function, with many important applications in sports medicine and exercise science.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,013

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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