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Enregistrement W2168509611 · doi:10.1016/s0008-6363(03)00530-3

Of mice and men, rats and atherosclerosis

2003· letter· en· W2168509611 sur OpenAlexaff
James B. Russell

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2003
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysiologyBiologyCognitive scienceMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

See article by Lyngdorf et al. [10] (pages 854–862) in this issue. In less than 100 years, biology and medicine have been transformed by the effects of research that has eclipsed that of the 19th century in chemistry and that of the early half of the 20th century in physics. Whereas clinical research on human subjects has been important at the level of the application of knowledge at the bedside, the fundamental discoveries have been the result of basic science. Since the days of Harvey [1], real advances in the biomedical sciences have depended critically on the use of animals as models of human physiology, pathophysiology, and metabolism. Current animal models constitute technology that has been derived from scientific advances that, in turn, foster new scientific understanding and developments. The widespread use of rodent models dates from seminal work at the Wistar Institute where, starting in 1906, Donaldson [2] established the rat as a defined animal model for the study of many aspects of physiology. As he pointed out, the rat has many similarities to humans and its rapid development makes the study of life cycle processes practical. It is also both small enough to be inexpensive to breed and house and large enough to allow many studies of physiology and metabolism that are difficult or impossible in smaller species. The development of the mouse came somewhat later, led by work at the Jackson Laboratory, and benefited greatly from new techniques in genetics. The unraveling of the genetic code … *Tel.: +1-780-492-6359; fax: +1-780-492-1308.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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