Scientists on the Spot: Myocardium and myofilaments
Notice bibliographique
Résumé
Watch the interview here:https://youtu.be/nz4riOkoKU8 Highlight: In this Onlife interview, Professor de Tombe discusses his research into the mechanisms of sarcomere length in heart muscle, how this relates to heart failure and future treatment avenues, as well as his advice for young scientists on being open to disproving your hypotheses. Biography: Prof. Pieter de Tombe is Professor Emeritus of Physiology at the University of Illinois in Chicago. He is known worldwide for his excellent expertise in cardiac muscle physiology. He received training in Chemistry in the Netherlands and then received his PhD in Physiology at the University of Calgary in Canada in 1989. He worked as a postdoc in bioengineering at the Johns Hopkins University (MD, USA) from 1989 to 1991. He became an Assistant Professor at Wake-Forest University (NC, USA) in 1991 and then Associate Professor in 1996. He joined the Department of Physiology and Biophysics at the University of Illinois at Chicago (IL, USA) where he was appointed Full Professor of Physiology in 2002. He chaired the department of Cell and Molecular Physiology at the Loyola University Chicago Stritch School of Medicine. Prof. De Tombe is Visiting Professor at the University of Freiburg (Germany) and PhyMedExp laboratory in Montpellier (Inserm U1046, France).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».