Notice bibliographique
Résumé
Real-time imaging offers a powerful diagnostic tool to evaluate the many endothelial functions in an organism. Although the clinical use of real-time imaging of the endothelium is in its infancy, the use of this tool in diagnosing endothelial dysfunction in animal models is widespread and, in many cases, state-of-the-art. The initial attraction of real-time imaging was the “wow factor.” A picture tells a thousand words – and a movie is even better! Seeing images that put in place concepts that previously were only imagined is a powerful tool. But the real attraction of real-time imaging of the endothelium is that it allows for the spatial and temporal evaluation of experimental systems that are at a higher order of complexity (1) compared with traditional static assays. Historically, ignoring such complexity has impeded progress in endothelial research. Although studying protein structure in a crystal is complex and no doubt yields useful information, the function of that protein in a membrane, let alone in a cultured cell, is not always predictable. Similarly, the response to a stimulant of endothelial cells (ECs) in culture does not predict the response of ECs in vivo. Real-time imaging provides a window into functioning endothelium in the context of its native microenvironment (Table 177–1). The aim of advancing technology is to allow observations in the natural, undisturbed environment. Until this is optimal, imaging of the endothelium has tended to suffer “the observer's paradox,” in which the observation affects the outcome. To obfuscate this has often meant that real-time imaging of the endothelium is limited to the microcirculation of organ surfaces or thin tissues, with a few exceptions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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 ».