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Enregistrement W3124450235

Hostile Takeovers and Overreliance

2015· article· en· W3124450235 sur OpenAlexaff
Anthony Niblett

Notice bibliographique

RevueSeattle University law review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Law and Human Rights
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamagesContext (archaeology)Breach of contractLawCompensation (psychology)Law and economicsEconomicsInvestment (military)PaymentBusinessSociologyPolitical scienceFinancePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serum levels of thin filament proteins, cardiac troponin T (cTnT) and cardiac troponin I (cTnI) employing high sensitivity antibodies provide a state-of-the art determination of cardiac myocyte injury in COVID-19 patients. Although there is now sufficient evidence of the value of these determinations in patients infected with SARS-CoV-2, mechanisms of their release have not been considered in depth. We summarize the importance of these mechanisms with emphasis on their relation to prognosis, stratification, and treatment of COVID-19 patients. Apart from frank necrotic cell death, there are other mechanisms of myocyte injury leading to membrane fragility that provoke release of cTnT and cTnI. We discuss a rationale for understanding these mechanisms in COVID-19 patients with co-morbidities associated with myocyte injury such as heart failure, hypertension, arrythmias, diabetes, and inflammation. We describe how understanding these significant aspects of these mechanisms in the promotion of angiotensin signaling by SARS-CoV-2 can affect treatment options in the context of individualized therapies. Moreover, with likely omic data related to serum troponins and with the identification of elevations of serum troponins now more broadly detected employing high sensitivity antibodies, we think it is important to consider molecular mechanisms of elevations in serum troponin as an element in clinical decisions and as a critical aspect of development of new therapies.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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