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Enregistrement W4402422356 · doi:10.1111/raq.12957

Spanish Abstracts

2024· article· en· W4402422356 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueReviews in Aquaculture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesUniversity of Cape TownMemorial University of NewfoundlandAtlantic Veterinary CollegeDalhousie UniversityOcean Frontier InstituteUniversity of Prince Edward IslandMary Kay O'Connor Process Safety CenterFisheries and Oceans CanadaSan Diego State University
Mots-clésBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ResumenRecientes estudios han demostrado las propiedades nicas del sistema inmunitario innato, conocidas como memoria inmunitaria innata, inmunidad imprimada "priming immunity" o inmunidad entrenada.Estas propiedades se han descrito como la capacidad del sistema inmunitario innato para aprender de experiencias microbianas previas, lo que mejora la supervivencia tras una infeccin posterior.En esta revisin, presentamos los conocimientos actuales existentes sobre la inmunidad entrenada en invertebrados y ofrecemos una visin global de estas capacidades en moluscos marinos cultivados, que actualmente se ven amenazados por enfermedades recurrentes.Los estudios han demostrado que la exposicin de la microbiota ambiental a patgenos o a elementos derivados, puede proporcionar una respuesta ms fuerte y mejor proteccin frente a futuras infecciones.Estos estudios ponen en evidencia caractersticas comunes y diferentes de proteccin, mecanismos, especificidad y duracin que varan segn los marcadores inmunitarios y los mtodos de estimulacin.A pesar de que slo se conocen parcialmente las bases celulares y moleculares de estas respuestas, se han sugerido efectos sobre la fagocitosis, las poblaciones de hemocitos, la apoptosis, el estrs oxidativo y la expresin de genes inmunitarios.Por ltimo, proponemos un contexto para que futuras investigaciones vayan ms all de las pruebas actuales, y aborden las posibles limitaciones

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0050,093

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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