MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946267064 · doi:10.1016/j.ynstr.2019.100171

Stress and glucocorticoid modulation of feeding and metabolism

2019· review· en· W2946267064 sur OpenAlexafffundabout
Georgia Balsevich, Alfonso Abizaid, A. Chen, Ilia N. Karatsoreos, Mathias V. Schmidt

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Stress · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on AgingBayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und TechnologieBundesministerium für Bildung und ForschungCanadian Institutes of Health ResearchJoint Programming Initiative A healthy diet for a healthy lifeNational Science Foundation
Mots-clésPerspective (graphical)Context (archaeology)GlucocorticoidStress (linguistics)NeurosciencePsychologyCognitive scienceBiologyComputer scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This perspective highlights research presented as part of the symposium entitled, "Stress and Glucocorticoid Modulation of Feeding and Metabolism" at the 2018 Neurobiology of Stress Workshop held in Banff, AB, Canada. The symposium comprised five researchers at different career stages who each study different aspects of the interaction between the stress response and metabolic control. Their collective results reveal the complexity of this relationship in terms of behavioural and physiological outcomes. Their work emphasizes the need to consider the level of interaction (cellular, tissue, systems) as well as the timing and context in which the interaction is studied. Rather than a comprehensive review on the work presented at the Symposium, here we discuss recurring themes that emerged at the biennial workshop, which address new avenues of research that will drive the field forward.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurobiology of StressMême sujetStress Responses and CortisolTravaux en français237 207