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Enregistrement W4320928748 · doi:10.58739/jcbs/v05i2.11

Pathophysiology of Brain Aging: A Brief Account on Molecular Changes

2015· article· en· W4320928748 sur OpenAlexaff
Venkateshappa Chikkanarayanappa, Harish Gangadharappa

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND BIOMEDICAL SCIENCES · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationCuriosityNeuroscienceDiseaseMechanism (biology)PopulationAtrophyBrain agingPsychologyGerontologyMedicinePhysiologyPathologyPhilosophyEpistemologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being the second most populous country in the world, India houses a large geriatric population. Increasing geriatric population with increasing age related ailments has necessitated research in the field of Aging. Thus, the study of Biological mechanism of aging is not merely a topic of scientific curiosity, but also a crucial area of research in the current scenario. “Aging” is one of the most fascinating topics that have interested philosophers and scientists for centuries. Over the years, the researchers have postulated several theories to explain the aging phenomena. Denham Harman postulated that aging is a deleterious, progressive, intrinsic, and universal process, which is a progressive accumulation of alteration as a function of time associated with or responsible for the everincreasing susceptibility to age-related disease and death.[1] Aging is associated with (a) progressive loss of physiologic functions; (b) atrophy to most of the organs; (c) increased susceptibility to infections, trauma and neurodegeneration (d) susceptibility to malignancy, and (e) decreased gaseous exchange during respiration.[2]

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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