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Enregistrement W4225997503 · doi:10.53730/ijhs.v6ns2.5104

Impact of age and diet on semen quality and male fertility

2022· article· en· W4225997503 sur OpenAlexaff
Charles C. Mfem, S. E Oyama, O. C Otoikhila

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemenSpermFertilitySemen analysisSemen qualityEjaculationAndrologyInfertilityMale infertilitySperm motilityBiologySperm washingPhysiologyGynecologyMedicineInseminationPopulationEndocrinologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semen analysis is comprised of a set of descriptive measurements of spermatozoa and seminal fluid parameters that help to estimate semen quality and quantity. It provides useful information concerning sperm production, sperm morphology, sperm motility and viability. The analysis also involves determination of patency of the male genital tract, secretions of the accessory organs, as well as ejaculation and emission. The purpose for semen analysis is to determine the semen constituents (both macroscopically and microscopically), determine the semen analytic parameters of men from relatively the same region, and distinguish these acquired parameters of every male subject in this project with respect to those with the possibility of infertility. (not definitive measure of fertility), and use the study to improve the knowledge of individuals interested in or affected by any form of sperm abnormalities. This is to reduce the need for more complicated interventions for the female partner, and rule out significant medical problems that may be contributing to a poor semen analysis.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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