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Enregistrement W4405224545 · doi:10.1093/pnasnexus/pgae499

Disagreement on foundational principles of biological aging

2024· article· en· W4405224545 sur OpenAlexaff
Vadim N. Gladyshev, Benjamin Anderson, Hanna Barlit, Benjamin Barré, Samuel J. Beck, Bahareh Behrouz, Daniel W. Belsky, Amandine Chaix, Manish Chamoli, Brian H. Chen, Kaiyang Cheng, Jane Chuprin, Gary A. Churchill, Andrea Cipriano, Alex Colville, Joris Deelen, Yuri Deigin, KeHuan K Edmonds, Bradley English, Ruogu Fang, Michael Florea, Iosif M. Gershteyn, Diljeet Gill, Laura H. Goetz, Vera Gorbunova, Patrick Griffin, Steve Horvath, Martin Borch Jensen, Xin Jin, Sara Jovanovska, Kathrin M Kajderowicz, Tomoko Kasahara, Csaba Kerepesi, Subhash Kulkarni, Vyacheslav M. Labunskyy, Morgan E. Levine, Sergiy Libert, Jinlong Y. Lu, Yuancheng Ryan Lu, Riccardo E. Marioni, Brianah M. McCoy, Wayne Mitchell, Mahdi Moqri, Farzaneh Nasirian, Peter Niimi, Hamilton Oh, Brian Okundaye, Andrey A. Parkhitko, Leonid Peshkin, Mia Petljak, Jesse R. Poganik, Glen Pridham, Daniel Promislow, Weronika Prusisz, Margaux Quiniou, Ken Raj, Daniel Richard, José Luis Ricón, Jarod Rutledge, Morten Scheibye‐Knudsen, Nicholas J. Schork, Andrei Seluanov, Michael Shadpour, Anastasia V. Shindyapina, Steven R. Shuken, Sruthi Sivakumar, Thomas Stoeger, Ayumu Sugiura, Nadia R. Sutton, Alexander Suvorov, Andrei E. Tarkhov, Emma C. Teeling, Alexandre Trapp, Alexander Tyshkovskiy, Maximilian Unfried, Cavin Ward‐Caviness, Sun Hee Yim, Kejun Ying, Jeffrey M. Yunes, Bohan Zhang, Alex Zhavoronkov

Notice bibliographique

RevuePNAS Nexus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésEpistemologyEngineering ethicsPsychologyCognitive sciencePhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To gain insight into how researchers of aging perceive the process they study, we conducted a survey among experts in the field. While highlighting some common features of aging, the survey exposed broad disagreement on the foundational issues. What is aging? What causes it? When does it begin? What constitutes rejuvenation? Not only was there no consensus on these and other core questions, but none of the questions received a majority opinion-even regarding the need for consensus itself. Despite many researchers believing they understand aging, their understanding diverges considerably. Importantly, as different processes are labeled as "aging" by researchers, different experimental approaches are prioritized. The survey shed light on the need to better define which aging processes this field should target and what its goals are. It also allowed us to categorize contemporary views on aging and rejuvenation, revealing critical, yet largely unanswered, questions that appear disconnected from the current research focus. Finally, we discuss ways to address the disagreement, which we hope will ultimately aid progress in the field.

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)0,201
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2010,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0080,046
Communication savante0,0120,022
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0090,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations51
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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