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Enregistrement W28449923 · doi:10.1016/j.ijpharm.2016.11.032

Realizing associated evolution courses: The co-evolution in the artificial world of manufacturing

2010· article· en· W28449923 sur OpenAlexaff
Tarek AlGeddawy, Hoda ElMaraghy

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Evolutionary Computation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCollaboration in agile enterprises
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceManufacturing engineeringArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the use of a set of protein-based biomaterials that allow us to explore the mechanism of cell-mediated 3-D invasion associated with peripheral nerve regeneration. Hydrogels made from poly(ethylene glycol) (PEG) conjugated extracellular matrix proteins, including fibrinogen, gelatin and albumin were compared in their ability to support the neurite extension and glial cell migration from dorsal root ganglion (DRG) as compared to PEG only hydrogel controls. The synthetic polymer in the system provides a cross-linked network with controlled mechanical properties and degradation, whereas the protein components provide the unique extracellular matrix (ECM) for controlling neuronal cell morphogenesis. A range of hydrogel compositions were found to support DRG cell outgrowth, based on the mechanical properties, density and proteolytic degradation of the matrix. The 3-D invasion and morphogenesis of newly grown neurites and glial cells in the different materials were characterized and correlated to the properties of the scaffolds. The DRG cell outgrowth was highly correlated with the density of different hydrogel compositions.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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