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Enregistrement W2170405594 · doi:10.1242/jeb.086348

Function and control of the fish secondary vascular system, a contrast to mammalian lymphatic systems

2013· article· en· W2170405594 sur OpenAlexaff
Jodie L. Rummer, Shuhong Wang, J. F. Steffensen, David Randall

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Hong KongCity University of Hong Kong
Mots-clésLymphatic systemFish <Actinopterygii>Contrast (vision)Function (biology)BiologyMedicinePathologyCell biologyComputer scienceFisheryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teleost fishes and mammalian lineages diverged 400 million years ago, and environmental requirements (water versus air) have resulted in marked differences in cardiovascular function between fish and mammals. Suggestions that the fish secondary vascular system (SVS) could be used as a model for the mammalian lymphatic system should be taken with caution. Despite molecular markers indicating similar genetic origin, functions of the SVS in teleost fish are probably different from those of the mammalian lymphatic system. We determined that, in resting glass catfish (Kryptopterus bicirrhis), plasma moves from the primary vascular system (PVS) to the SVS through small connecting vessels less than 10 μm in diameter, smaller than the red blood cells (RBCs). During and following hypoxia or exercise, flow increases and RBCs enter the SVS, possibly via β-adrenoreceptor-mediated dilation of the connecting vessels. The volume of the SVS can be large and, as RBCs flow into the SVS, the haematocrit of the PVS falls by as much as 50% of the resting value. Possible functions of the SVS, including skin respiration, ionic and osmotic buffering, and reductions in heart work and RBC turnover, are discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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