MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399097206 · doi:10.1038/s41526-024-00401-8

Transcranial magnetic stimulation as a countermeasure for behavioral and neuropsychological risks of long-duration and deep-space missions

2024· article· en· W4399097206 sur OpenAlexfundno aff
Afik Faerman, Derrick Matthew Buchanan, Nolan Williams

Notice bibliographique

Revuenpj Microgravity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCountermeasureDuration (music)NeuropsychologyTranscranial magnetic stimulationPsychologyStimulationDeep brain stimulationNeuroscienceMedicinePhysicsEngineeringInternal medicineCognitionAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These are exciting times for the global space industry; governmental and commercial space ventures have grown considerably over the past decade, and this growth is projected to expand further in the near future 1 . Human exploration of space, however, is facing new challenges that have yet to be solved. As planned and prospective missions extend both in duration and reach, the risks of human exposure to the spaceflight environment are a growing concern for crew health and well-being, as well as for mission success. Among the multisystemic risks of space exposure, the National Aeronautics and Space Administration (NASA) 2 , 3 recognizes that spaceflight can compromise the central nervous system (CNS) and could lead to behavioral 4 and neuropsychological 5 impairments. Specifically, extended stay in isolated, confined, and extreme (ICE) environment, exposure to cosmic radiation, structural and functional alterations to the CNS in micro and zero gravity, and space-related disruption of sleep and circadian rhythms pose major threats to behavioral and cognitive health and performance of space crews 5 , 6 .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuenpj MicrogravityMême sujetTranscranial Magnetic Stimulation StudiesTravaux en français237 207