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Enregistrement W6946702703 · doi:10.34945/f5dg6d

Part I: A CLIMBER Meta-analysis, recovery time measured by behavioral outcome tests after contusive injuries on various spinal levels segments in rats and mice of both sexes from Literature-Extracted Data (LED)

2024· dataset· en· W6946702703 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUC San Diego · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw dataReplicateSpinal cord injuryAnimal modelExperimental dataRaw scoreOutcome (game theory)Sample (material)Regression analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY PURPOSE: The purpose of the study was to analyze recovery after spinal cord injury through various different behavioral outcome tests. The study compared effect sizes from literature sourced (literature-extracted data (LED)) to the literatures’ corresponding publicly available raw data (individual animal data (IAD)). Random effect models and regression analyses were applied to evaluate predictors of neuro-conversion in LED versus IAD. Subgroup analyses were performed on animal sex, animal type, animal species, injury severity, injury segment and sample sizes. Publications with common injury models (contusive injuries) and standardized endpoints (open field assessments) were included in the meta-analyses. Studies that recorded open field assessments at 0-3 and 28-56 days past operation were included. This dataset includes the literature-extracted data (LED) (part 1) that was collected for the study. The code to replicate our study can be found on github (https://github.com/ucsf-ferguson-lab/climber_meta_analysis2024.git). This dataset corresponds with another dataset in ODC-SCI (10.34945/F5J59P) which contains raw data, individual animal data (IAD), that directly corresponds to the literature extracted data in this dataset. DATA COLLECTED: The literature-extracted data (LED) contained in this dataset was pulled from numerical and graphical outcomes reported in published literature. This dataset includes data extracted from 7 different published articles. Unlike other datasets in odc-sci, each row represents an experimental group rather than an individual subject. The values are summarized for each experimental group. Each study from the published articles includes contusion injuries with various severities and different locations, which are indicated in this dataset. Different mice and rat species are included in the dataset with both sexes. Outcome scores at different days-post operation from BBB, BMS, Grooming and Forelimb Open Field tests are also included. The behavioral outcome scores over days post operation were used to calculate effect sizes. DATA USAGE NOTES:

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,272 · 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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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