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Enregistrement W3196558180 · doi:10.29169/1927-5129.2019.15.12

Protective Measures to Enhance Human Longevity and Aging: A Review of Strategies to Minimize Cellular Damage

2019· review· en· W3196558180 sur OpenAlexaffvenue
Umesh Gupta, Gupta Sc

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHydrogen's biological and therapeutic effects
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongevitySenescenceOxidative damageDiseaseBiologyPhysiologyMedicineGerontologyEndocrinologyOxidative stressInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is a universal process in all life forms. The most current and widely accepted definition of human aging is a progressive loss of function and energy production that is accompanied by decreased fertility and increased mortality with advancing age. The most obvious and commonly recognized consequence of aging and energy decline is a decrease in skeletal muscle function, which affects every aspect of human life from the ability to walk and run, to chew, and swallow and digest food. Some crucial factors responsible for aging and longevity include genetics, environment, and nutrition, serious disease disorders such as cancer and cardio-vascular diseases, sarcoma and cell senescence. Oxidative damage caused due to the accumulation of molecular waste-by-products of the body’s metabolic processes, which our bodies are unable to break down or excrete, is chiefly responsible for aging and diseases. Regular physical activity, consumption of foods rich in phytochemicals and anti-oxidants, cessation of smoking, avoiding foods high in saturated and hydrogenated fats are some of the strategies that should be taken into account to delay aging and prolong longevity.

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)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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