Review of: "Effect of Yogurt on Fluoride Induced Toxicity in Rabbits"
Notice bibliographique
Résumé
the reader does not know the identity of the groups labelled with letters.The Abstract needs to be rewritten with less detail of results and more on methods.We do not know the units of excretion (mmol/L or mmol/day?)nor do we know the amount of F to induce fluorosis nor the amount of yogurt provided.Introduction: the authors target the role of microorganisms in gut absorption, which is fine, But they fail to mention that yogurt contains a lot of calcium and that others have shown that calcium (i.e., Ca++) reduces F-absorption by forming a compound (CaF2) that is difficult to absorb.Objectives: what is hypothesis?Are there secondary objectives?Methods:Groups -Groups C and D are not matched to a F dose.Animals are given 15g yogurt ( C) or 50 g yogurt (D).The only F+yogurt group is G.Why did you test different levels of yogurt?It should be explained in Objectives section.Yogurt is food with protein and electrolytes that can affect renal handling of nitrogen and Na, Cl and K. Creatinine-it is not clear why group F had lower Cr excretion.The amount of yogurt given in F is less than that of group D so the microbe explanation does not explain what could have happened.Conclusions: After examining all the results and the figures it appears group F showed a treatment effect.However the authors report group F was given 30 grams of yogurt .Only group G was F+yogurt.Did the authors mislabel the groups?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».