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Enregistrement W4300817977 · doi:10.1155/2022/1839946

Molecular Characterization and In Silico Analyses of Maurolipin Structure as a Secretory Phospholipase <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:msub> <a:mrow> <a:mi>A</a:mi> </a:mrow> <a:mrow> <a:mn>2</a:mn> </a:mrow> </a:msub> </a:math> (<c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:msub> <c:mrow> <c:mtext>sPLA</c:mtext> </c:mrow> <c:mrow> <c:mn>2</c:mn> </c:mrow> </c:msub> </c:math>) from Venom Glands of Iranian Scorpio maurus (Arachnida: Scorpionida)

2022· article· lv· W4300817977 sur OpenAlex
Parisa Soltan‐Alinejad, Hamzeh Alipour, Aboozar Soltani, Qasem Asgari, Amin Ramezani, Davood Mehrabani, Kourosh Azizi

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

RevueJournal of Tropical Medicine · 2022
Typearticle
Languelv
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesShiraz UniversityShiraz University of Medical Sciences
Mots-clésIn silicoComputational biologyCharacterization (materials science)Computer scienceBiologyPhysicsBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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