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Enregistrement W2286442349 · doi:10.1007/s10974-015-9437-x

Insight into muscle physiology through understanding mechanisms of muscle pathology

2015· editorial· en· W2286442349 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Jolanta Rędowicz, Joanna Moraczewska

Notice bibliographique

RevueJournal of Muscle Research and Cell Motility · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of ThessalyUniversität Salzburg
Mots-clésPhysiologyBiologyProteomicsPathologyAnatomyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main theme of the 44th EMC was Muscle Research in Health and Disease. It was the intention of the organizers to cover a wide range of topics focusing on muscle development and function, both in physiology and pathology. The program included the following sessions: ''Molecular motors'', ''Acto-myosin interactions'', ''Muscle cytoskeleton'', ''Muscle development and repair'', ''Neuro-muscular interactions'', ''Excitation-contraction coupling'', ''Skeletal muscle diseases'', ''Heart and heart failure'', ''Smooth muscle in health and disease'', ''Muscle metabolism and bioenergetics'' and ''Muscle exercise and plasticity''. The sessions were chaired by top scientists in these fields, including Polish muscle researchers. The organizers devoted two sessions to memorize outstanding muscle scientists who recently passed away. The session on ''Acto-myosin interactions'' was devoted to the memory of Professor Andrew Szent-Gyo rgy, and the session on ''Smooth muscle in health and disease'' was to the memory of Professor Renata Da browska. The Young Scientist Session which preceded the Conference opening ceremony consisted of two parts: (i) How to stay motivated in science and (ii) Muscle biology: from genes to muscle. The opening lecture was presented by Professor Michael Rudnicki from Ottawa University, who pioneered studies elucidating the molecular basis of muscle development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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