Developing Stem Cell-Based Therapeutic Strategies in Orthopaedic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
The term "stem sell" first appeared in scientific literature in 1868, when the German scientist Ernst Haeckel merged the concepts of phylogeny and ontogeny to describe the "stammzelle" (stem cell), an evolutionary concept of a primordial cell that evolves into all cells and multicellular organisms Although Haeckel's argument and use of the term "stem cell" nearly 150 years ago were impressive, they were based on his observations of embryo development and the distinction between fertilized and nonfertilized eggs. The first definitive evidence for the existence of stem cells came in the early 1960s, after the Canadian scientists Ernest McCulloch and James Till performed experiments on the bone marrow of mice and observed that different blood cells come from a special class of cells [2]. Stem cell research has progressed rapidly since 1981, when the British scientist Martin Evans and the American scientist Gail Martin succeeded in isolating and culturing mice embryonic stem cells (ESCs). In the late 1990s, American scientist James Thomson first isolated human ESCs, revealing the potential for a pluripotent stem cell that would be a source of various germ layers and new organs Arguably, this recognition of the pluripotency of human stem cells triggered the exponential developments in stem cell research seen over the last two decades. Regenerative medicine has emerged as a new discipline, and its
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».