Notice bibliographique
Résumé
Researchers are counting on comparative biologists to find alternative animal models of human aging that will foster experimental approaches to study disability-free longevity, not just the addition of years. This article presents one such alternative: the use of pet dogs living in the same environment as people to study the determinants of healthy longevity. There are both theoretical and practical reasons for this research model beyond the well-documented physiologic similarities between dogs and humans. First, a wealth of medical data--based on clinical and biochemical evaluation, medical imaging, and pathology--is available for pet dogs. Second, a vast array of phenotypic domains can be accurately assessed in dogs, ranging from cardiac contractility and glomerular integrity to the ability to climb stairs and interact with people. Moreover, studying pet dogs obviates the purchase and per diem costs typically associated with large animal research. Pet dogs may be particularly well suited for exploring (1) mechanisms of sex differences in longevity; (2) interventions to compress morbidity and enhance healthspan; (3) genomic correlates of successful aging phenotypes and endophenotypes; (4) heterogeneity in resistance to aging-related diseases, such as cancer; and (5) noninvasive biomarkers of particular target organs. Finally, between-breed differences in senescence trajectories and longevity may expand hypotheses of key genetic factors that contribute to sustained organ function and the postponement of disease. Yet the pet dog paradigm in aging research is nascent; tapping into the potential of this model will add to the existing strengths of conventional model systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».