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Enregistrement W2803054932 · doi:10.1139/tcsme-2015-0039

USING NONLINEAR RESPIRATORY MECHANICS TO OPTIMIZE THE RESPIRATORY SIGNALS UNDER EUCAPNIC AND HYPERCAPNIC CONDITIONS

2015· article· en· W2803054932 sur OpenAlexvenueno aff
Shyan‐Lung Lin, Hsing-Cheng Chang, Yu-Zhe Tsai

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésRespiratory systemHypercapniaResistive touchscreenMechanicsTidal volumeAirflowVentilation (architecture)Respiratory physiologyControl theory (sociology)AnesthesiaRespiratory minute volumeFlow (mathematics)Nonlinear systemMathematicsMaterials sciencePhysicsMedicineComputer scienceThermodynamicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the optimal chemical-mechanical respiratory control model was modified to include nonlinear respiratory mechanics with a lumped viscous resistance of the flow through the entire respiratory system, and a flow resistance that is proportional to the power of the flow rate. To evaluate the optimality of the system, a quadratic rising neuromuscular drive was applied to a neuro-mechanical effector and the respiratory signals were optimized under hypercapnia and eucapnia conditions. A continuous resistive load was imposed to compare the model behavior of respiratory mechanical loading with normal load. The optimized respiratory signals were demonstrated and the ventilatory responses with the optimized breathing patterns were examined. Our results showed that the nonlinear model acquired the intended level of ventilation with higher tidal volume VT and lower breathing frequency F during CO2 inhalation and lower VT and higher F during exercise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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