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Enregistrement W2399407009 · doi:10.1017/cbo9781139045803.001

Preface to the second edition

2015· book-chapter· en· W2399407009 sur OpenAlexaff
Michael Wilkinson, Richard E. Brown

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical and Physical Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroendocrinologyVariety (cybernetics)Graduate studentsSet (abstract data type)PsychologyCognitive sciencePhysiologyNeuroscienceComputer scienceBiologyMedicineInternal medicineArtificial intelligencePedagogyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this second edition of An Introduction to Neuroendocrinology, we have rewritten and greatly extended the original content. The revised text includes entirely new reference lists and a complete new set of illustrations. The book reflects the many advances that have occurred in the study of neuroendocrinology during the past 20 years. Nevertheless, and although the text is based largely on modern references, our primary aim is to provide an introductory description of mammalian neuroendocrine control systems. Several books are available that cover this topical and clinically relevant field, but, although valuable, these tend to be advanced texts of the edited, multi-author type. Our book is designed to provide the basic principles necessary to understand how the brain controls, and responds to, the endocrine hormones. It will be suitable for a variety of different students and especially those who might not have been previously exposed to a focused course in neuroendocrinology. Thus, students in psychology, biology and science should be able to master much of the basic material. However, the book is also highly appropriate for honors students and first-year graduate students in physiology, anatomy, neuroscience and medicine. This book is therefore designed for students in two levels of classes: introductory classes, in which all of the material will be new to the student, and more advanced classes, in which the students will be familiar with many of the terms and concepts through courses in biology, physiology, psychology or neuroscience, but who have not studied neuroendocrinology as an integrated discipline.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreAutre

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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