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Enregistrement W4380590594 · doi:10.1152/ajpendo.00060.2023

Deconstructing interindividual variability in energy metabolism: implications for metabolic health

2023· editorial· en· W4380590594 sur OpenAlexafffund
Jennifer L. Miles‐Chan, Mary‐Ellen Harper

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésMetabolic adaptationBasal metabolic rateMetabolic rateFacultativeEnergy expenditureEnergy metabolismMetabolic costAdaptation (eye)BiologyMedicineMetabolismEndocrinologyEcologyPhysical medicine and rehabilitationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A person's metabolic rate corresponds to the whole body level sum of all oxidative reactions occurring on the cellular level. The energy expenditure (EE) can be categorized into various obligatory and facultative processes. In sedentary adults, basal metabolic rate is the largest contributor to total daily EE, and interindividual variability can be significant. Additional EE is required for digesting and metabolizing food, thermoregulatory adaptation to cold, and to support exercise and nonexercise body movements. Interindividual variability also exists for these EE processes, even after controlling for known factors. The complex mechanisms of interindividual variability in EE can have genetic and environmental origins and require further investigation. Exploration of interindividual variability in EE and its underlying factors holds importance to metabolic health, as it may predict disease risk, and be useful in the personalization of preventative and treatment strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0160,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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