MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141683865 · doi:10.1152/ajpregu.00711.2001

Vampire bat, shrew, and bear: comparative physiology and chronic renal failure

2002· article· en· W2141683865 sur OpenAlexaff
Michael A. Singer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionDesmodus rotundusInternal medicineCatabolismEndocrinologyBiologyPhysiologyMedicinePathologyMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the typical mammal, energy flux, protein metabolism, and renal excretory processes constitute a set of closely linked and quantitatively matched functions. However, this matching has limits, and these limits become apparent when animals adapt to unusual circumstances. The vampire bat and shrew have an extremely high protein intake, and the glomerular filtration rate (GFR) is not commensurate with the large urea load to be excreted. The vampire bat is chronically azotemic (blood urea concentration 27-57 mmol/l); yet there is no information as to how this animal has adjusted to such an azotemic internal environment. A high protein intake should also lead to chronic glomerular hyperfiltration; yet neither animal appears to develop progressive renal failure. The American black bear, on the other hand, has adapted to a prolonged period without intake or urine output. Despite continued amino acid catabolism with urea production, this mammal is able to completely salvage and reutilize urea nitrogen for protein synthesis, although the signals that initiate this metabolic adaptation are not known. The vampire bat, shrew, and bear are natural models adapted to circumstances analogous to chronic renal failure. Unraveling these adaptations could lead to new interventions for the prevention/treatment of chronic renal failure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations22
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative PhysiologyMême sujetMuscle metabolism and nutritionTravaux en français237 207