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Enregistrement W2235479505 · doi:10.4271/2001-01-2229

Space Life Support from the Cellular Perspective

2001· article· en· W2235479505 sur OpenAlexaff
N. D. Searby, J. Vandendriesche, Cindy Havens, Frances M.Nc Donovan, Javier Luis, Stephan Pretorius, J. Lagaz, Liping Sun, L. Kundakovic, Carmen Preda, I. Berzin, Gordana Vunjak‐Novakovic

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Space (punctuation)Computer scienceArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the fundamental role of gravity in vital biological systems in space is one of six science and research areas that provides the philosophical underpinning for why NASA exists. The study of cells, tissues, and microorganisms in a spaceflight environment holds the promise of answering multiple intriguing questions about how gravity affects living systems. To enable these studies, specimens must be maintained in an environment similar to that used in a laboratory. Cell culture studies under normal laboratory conditions involve maintaining a highly specialized environment with the necessary temperature, humidity control, nutrient, and gas exchange conditions. These same cell life support conditions must be provided by the International Space Station (ISS) Cell Culture Unit (CCU) in the unique environment of space. The CCU is a perfusion-based system that must function in microgravity, at unit gravity (1g) on earth, and from 0.1g up to 2g aboard the ISS centrifuge rotor. One of the biggest challenges is to optimize the flow environment within the cell specimen chamber to meet the complex and often conflicting requirements to provide uniform gas and nutrient exchange, to maintain cell suspension, and to control hydrodynamic stresses acting on the adherent or suspended cells. Other challenges include obtaining representative samples of cells and culture medium, managing any bubbles formed in the cell specimen chamber and fluid lines, preventing blockage of the cell separation membrane inside the chamber, and providing sterile containment during all experiment phases. Flight studies of cells and tissues also require the development of proper control experiments for specific parameters in the cell culture environment. Thorough ground testing is currently being carried out in development hardware called the Science Evaluation Units. We present data from our experiments using animal, plant, and microbial cells where we have optimized these life support conditions.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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
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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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