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Enregistrement W4210432231 · doi:10.1002/agm2.12193

The intervention on aging system: A classification model, the requirement for five novel categories

2022· review· en· W4210432231 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAging Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongevityReprogrammingPopulation ageingLife expectancyEpigeneticsEpigenomeBiologyBioinformaticsPopulationRisk analysis (engineering)MedicineGeneticsGeneEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is widely considered an immovable fact of life. Cultural conditioning has ensured that therapeutics for extreme human lifespans are considered out of reach technologies. However, longevity therapies such as stem cell replacement, fasting, gene therapies, fasting mimetics such as metformin and rapamycin, regulation and tissue reprogramming with OSK transcription factors, blood dilution, metabolic pathway engineering, reversal of epigenetic drift, heterochronic parabiosis, coenzyme replacement technologies (nicotinamide adenine dinucleotide) and a plethora of other established sciences are showing great potential at slowing down the rate at which tissues enter dysfunction. Recent discoveries have shed light on major mysteries of the aging process. Longevity-based discoveries are not only landing quickly, but therapies to prevent or reverse those drivers of aging are also being devised regularly and this is opening up an entirely new industry, the longevity industry. This presents the requirement for a new classification system where subjects can be divided into specific groups based on their potential for mortality. This system also enables the public to target which class of this classification system they wish to be on. Moving the population on the classification system to become more disease resistant holds great benefit for society and governments as a whole.

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.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,250 · 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