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Enregistrement W2184133081 · doi:10.1017/cbo9780511541742.017

Neural transplantation

2006· book-chapter· en· W2184133081 sur OpenAlexfundno aff
Stephen B. Dunnett, Eduardo M. Torres, Monte Gates, Rosemary A. Fricker‐Gates

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAGE-WELL
Mots-clésMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In spite of early attempts at neural transplantation as long ago as the late nineteenth century, throughout most of the twentieth century it was widely believed that the mammalian brain was relatively fixed and immutable in adulthood, incompatible with receiving and supporting viable transplants. However, at the end of the 1960s, two discoveries challenged this received view: the demonstration that sprouting and reorganization of axons can indeed take place after damage in adult central nervous system (CNS) pathways; and new experimental methods for transplanting nerve cells that were remarkably successful in yielding surviving grafts. In the first decade after these pioneering studies, attention focused on understanding the basic cellular and developmental biology of neural transplantation in a variety of model systems. Cells were transplanted into the CNS of adult rats using a wide variety of experimental model systems – anterior eye chamber, spinal cord, cerebellum, and diverse forebrain sites including cortex, hypothalamus, striatum, and hippocampus. In the first wave of studies (as illustrated in Fig. 17.1), pieces of neural tissue were implanted into natural cavities such as the anterior chamber of the eye, the brain ventricles or choroidal fissure. In the search for a greater flexibility of graft placement, other studies introduced inoculation of tissue fragments directly into brain parenchyma, although such grafts did not survive well, or the creation of artificial cavities with a rich vascular lining that would nourish newly grafted tissues.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,028

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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