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Enregistrement W2944319229 · doi:10.1387/ijdb.180398aa

Breakthroughs and challenges of modern developmental biology and reproductive medicine

2019· article· en· W2944319229 sur OpenAlexaff
Simon Fishel, Anna‐Katerina Hadjantonakis, Berenika Płusa, Laura Rienzi, Yojiro Yamanaka, Aneta Suwi nacute ska, Anna Ajduk

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Developmental Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyReproductive biologyDevelopmental biologyEngineering ethicsEvolutionary biologyComputational biologyGeneticsEmbryogenesisEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades we have witnessed unprecedented progress in the field of the developmental biology of mammals. Building on 20 th century discoveries, we have managed to increase our understanding of the molecular and cellular mechanisms governing early mammalian embryogenesis and link them to other biological questions, such as stem cells, regeneration, cancer, or tissue and organ formation. Consequently, it has also led to a creation of a completely new branch of reproductive medicine, i.e. assisted reproductive technology (ART). In this Special Issue of The International Journal of Developmental Biology (Int. J. Dev. Biol.) we wished to review state-of-the-art research regarding early mammalian development, from fertilization up to the implantation stage, and discuss its potential meaning for practical applications, including ART. As an introduction to the issue we present a compilation of short essays written by the most renowned scientists in the field, working both in basic and clinical research. The essays are dedicated to the greatest breakthroughs and challenges of 21 st century developmental biology and reproductive medicine.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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