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Enregistrement W4402474461 · doi:10.1109/ccece59415.2024.10667154

Fruit Fly Smoke Generation and Exposure Chamber Apparatus

2024· article· en· W4402474461 sur OpenAlexafffundabout
Benedikt Gregor, Tye Dougherty, David van Herpt, Alexa Smith, Noel Prangley, Jake Devlin, Nawanjani Pathinayake, Grant Chenier, David S. McLagan, Maria J. Aristizabal, Jordan Morelli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésSmokeEnvironmental scienceComputer scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health risks associated with inhalation of smoke and dust are an emerging global concern, particularly as climate change increases the frequency and scale of wildfires. In Canada, wood smoke from forest fires has become a major source of air pollution, posing serious health risks including cancer. Despite the recognized carcinogenic properties of wood smoke, the precise mechanisms of its impact on cellular health remains poorly understood. Drosophila melanogaster (fruit flies) is a promising model organism to investigate the effects of wood smoke exposure, given their genetic similarity to humans and ability to experience smoke through inhalation. A specialized smoke exposure chamber was developed to simulate real-world conditions, controlling smoke concentration and composition. This apparatus, designed to fit within a standard fume hood, offers continuous smoke exposure for many hours as tested and measures key smoke constituents autonomously. In a preliminary test the device achieved a maximum increase in CO2 concentration of 140 ppm per minute and stayed within the desired CO2 concentration range 67% of the time. The research enabled by this device will reveal the molecular and genetic mechanisms underlying smoke-induced health effects, ultimately contributing to the development of biomarkers and targeted therapies for mitigating the harmful impact of smoke exposure in humans.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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