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Enregistrement W4313401466 · doi:10.1002/agm2.12231

Three Tiers to biological escape velocity: The quest to outwit aging

2022· review· en· W4313401466 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
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongevityPerspective (graphical)Computer scienceIdentification (biology)Simple (philosophy)Risk analysis (engineering)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionOperations managementBusinessProcess managementMedicineEngineeringBiologyArtificial intelligenceGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As longevity companies emerge with new products and the fields of anti-aging research develop new cutting-edge therapies, three distinct classes of longevity methodologies emerge. This discussion finds that there are three clear classes (Tiers) of longevity systems that are currently under development, and all three will be paramount to achieve biological escape velocity (where tissues can be repaired faster than aging can damage them). These classes are referred to as Tier 1, Tier 2, and Tier 3 treatments and are described in detail below. These three Tiers are required for easy identification for pharmaceutical companies and research companies to determine the type of therapy they may choose to deliver being noninvasive, invasive, time consuming, or simple end user products. Specific targets and goals need to be defined clearly from an early perspective in the development of these technologies for future precision medicines. This allows consumers of future anti-aging technologies to consider which Tier a particular therapy may be, delivering a more informed choice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,248 · 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