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Enregistrement W2920071821 · doi:10.3389/fendo.2019.00083

Nutrient Regulation of Endocrine Factors Influencing Feeding and Growth in Fish

2019· review· en· W2920071821 sur OpenAlexafffund
Juan Ignacio Bertucci, Ayelén Melisa Blanco, Lakshminarasimhan Sundarrajan, Jithine Jayakumar Rajeswari, Cristina Velasco, Suraj Unniappan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésHormoneBiologyAppetiteEndocrine systemMicronutrientOrganismEndocrinologyGrowth hormoneInternal medicineChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endocrine factors regulate food intake and growth, two interlinked physiological processes critical for the proper development of organisms. Somatic growth is mainly regulated by growth hormone (GH) and insulin-like growth factors I and II (IGF-I and IGF-II) that act on target tissues, including muscle, and bones. Peptidyl hormones produced from the brain and peripheral tissues regulate feeding to meet metabolic demands. The GH-IGF system and hormones regulating appetite are regulated by both internal (indicating the metabolic status of the organism) and external (environmental) signals. Among the external signals, the most notable are diet availability and diet composition. Macronutrients and micronutrients act on several hormone-producing tissues to regulate the synthesis and secretion of appetite-regulating hormones and hormones of the GH-IGF system, eventually modulating growth and food intake. A comprehensive understanding of how nutrients regulate hormones is essential to design diet formulations that better modulate endogenous factors for the benefit of aquaculture to increase yield. This review will discuss the current knowledge on nutritional regulation of hormones modulating growth and food intake in fish.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations144
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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