Editorial: Methods and application in cardiovascular and smooth muscle pharmacology: 2021
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant advances in basic, translational, and clinical research tackling heart disease, cardiovascular pathologies remain among the leading causes of mortality and morbidity worldwide, being responsible for one-third of global deaths as estimated by the WHO (Organization, 2021). The complexity of risk factors and pathways underlying the development of cardiovascular disorders (CVDs) limits the efficacy of a given therapeutic intervention and necessitates combined pharmacological approaches, as well as lifestyle modification to provide a reasonable health impact (Arnett et al., 2019). Be that as it may, there remains a considerable room for scientific inquiry in pursuit of novel and more refined avenues to prevent, diagnose, mitigate, and reverse different forms of cardiovascular ailment, as well as optimize patient management. Indeed, such a need for research in this field was even further emphasized as the world faced heightened health challenges during the COVID-19 pandemic with cardiovascular complications being among the most serious consequences of SARS-CoV-2 infection (Wehbe et al., 2020).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,025 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».