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Enregistrement W2462147758 · doi:10.1021/bk-2007-0956.ch002

Antioxidants and Cancer Therapy: To Take or Not to Take: That Is the Question?

2007· book-chapter· en· W2462147758 sur OpenAlexaff
N.A.M. Eskin, Ranjanna Bird

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin C and Antioxidants Research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactive oxygen speciesAscorbic acidApoptosisAntioxidantCancerDNA damageOxidative stressProgrammed cell deathOxidative damageCancer researchCancer cellCarcinogenCancer therapyChemistryMedicineBiochemistryDNAInternal medicineFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of chronic diseases such as cancer is attributed to oxidative damage by reactive oxygen species (ROS) to DNA. One way of reducing or minimizing the formation of ROS is by the addition of antioxidants in the diet. However, this strategy of supplementing cancer therapy with antioxidants is hotly debated because of the absence of clear data. Early studies indicated this could be detrimental in workers who smoke or are exposed to environmental carcinogens. Later studies showed ROS play a role in cell signaling and regulation which could lead to cell death or apoptosis. Thus supplementing with dietary antioxidants such as ascorbic acid would interfere with the formation of ROS and prevent apoptosis from occurring. Consequently, antioxidant supplements by cancer patients remains highly questionable.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,295 · 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
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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