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Enregistrement W2283846235 · doi:10.1002/ffj.3316

On the persistence of mouse urine odour to human observers: a review

2016· review· en· W2283846235 sur OpenAlexaff
Jae Kwak, Marcus Jackson, Adam Faranda, Kazumi Osada, Takuya Tashiro, Kenji Mori, Ying Quan, Vera V. Voznessenskaya, George Preti

Notice bibliographique

RevueFlavour and Fragrance Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPersistence (discontinuity)UrineChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To the human nose, mice produce unique, persistent and potent odour which is widely assumed to be derived mainly from their urine. In this review, we discuss why the mouse odour is so potent and long‐lasting to the human nose. Sensory and chemical analyses have revealed that 2‐ sec ‐butyl‐4,5‐dihydrothiazole (SBT) was the major mousy odorant and present almost exclusively in male urine. It is not depleted from urine even after repeated headspace or solvent extractions since its majority is tightly bound to the major urinary proteins (MUPs) in male mouse urine that serve to control the release. The urinary concentration of SBT is estimated to be around several hundred parts per million when the binding of SBT to MUPs is considered, while its human olfactory threshold is estimated to be approximately at the parts per billion level. Therefore, the strikingly persistent quality of mouse urine odour, mainly contributed by SBT, is explained by its low human olfactory threshold, its presence in urine at a high concentration, and its delayed release by MUPs. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,416
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,072 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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