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Enregistrement W2904548584 · doi:10.1126/sciimmunol.aat4579

Neutrophils: New insights and open questions

2018· review· en· W2904548584 sur OpenAlexaff
Klaus Ley, Hal M. Hoffman, Paul Kubes, Marco A. Cassatella, Arturo Zychlinsky, Catherine C. Hedrick, Sergio Catz

Notice bibliographique

RevueScience Immunology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésInnate immune systemBiologyImmune systemImmunologyAcquired immune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neutrophils are the first line of defense against bacteria and fungi and help combat parasites and viruses. They are necessary for mammalian life, and their failure to recover after myeloablation is fatal. Neutrophils are short-lived, effective killing machines. Their life span is significantly extended under infectious and inflammatory conditions. Neutrophils take their cues directly from the infectious organism, from tissue macrophages and other elements of the immune system. Here, we review how neutrophils traffic to sites of infection or tissue injury, how they trap and kill bacteria, how they shape innate and adaptive immune responses, and the pathophysiology of monogenic neutrophil disorders.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations541
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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