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Enregistrement W4411697368 · doi:10.1111/nyas.15385

Real‐time measurement of entropy production and export in humans: A step toward entropically informed medicine

2025· article· en· W4411697368 sur OpenAlexafffund
Nicolas Brodeur, André Longtin, Glen P. Kenny, Andrew Seely

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésEntropy productionNon-equilibrium thermodynamicsEntropy (arrow of time)ThermodynamicsHeat capacityStatistical physicsEconometricsChemistryComputer sciencePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biological organisms are open thermodynamic systems in which internal structure and function arise from a network of heat‐ and entropy‐producing processes, requiring external export of heat and entropy to the environment. System stability, including health and healing, is hypothesized to relate to the mass‐normalized rate of entropy production and export, and the capacity to augment both when required. Using a novel methodological framework that allows the continuous measurement of heat fluxes and body temperature, we can estimate internal entropy production and external entropy export in humans during exercise under heat stress. We report the impairment of entropy export leading to entropy accumulation in association with increasing age, reduced fitness, and the presence of diabetes. In all conditions, impairment was also found to be negatively correlated with the VO 2 max fitness measure. Our analyses make use of direct calorimetry to quantify rates of heat loss and indirect calorimetry to measure metabolic heat production and core temperature in real time. Our results highlight the potential relevance of the entropy balance to the definition of health and open the possibility of designing novel therapeutic approaches based on nonequilibrium thermodynamics to improve patient care.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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