Obésité viscérale, taille des particules LDL et profil inflammatoire athérogène
Notice bibliographique
Résumé
Michèle, Natalie, et toute la grande équipe du D r Després pour votre aide, votre énergie, votre patience, et pour votre dévouement.Il serait impossible de conclure cette section sans reconnaître la contribution des personnes qui me sont le plus chères au monde, mes parents.J'aimerais les remercier d'abord pour leurs encouragements et pour leur appui, tant sur le plan personnel que financier, mais aussi de m'avoir encouragé à toujours continuer.Merci pour vos précieux conseils et merci de m'avoir aidé à (enfin!) trouver ma voie.Dominique, Don et Angèle, vous êtes également dans mes pensées.vin V Inflammation, dyslipidémie athérogène et athérosclérose 40 5.1 La contribution de l'obésité abdominale aux concentrations élevées du TNF-a, de l'IL-6 et de la CRP 40 5.2 Marqueurs inflammatoires, résistance à l'insuline et dyslipidémies athérogènes 42 5.3 Contribution des marqueurs inflammatoires et de la taille des LDL au processus athérosclérotique 46 VI Objectifs et hypothèses 51 6.1 Objectifs 51 6.2 Hypothèses 51 VII Contributions respectives de l'obésité viscérale et de la taille des particules LDL à la variation des concentrations plasmatiques de certaines cytokines inflammatoires 53 VIII Conclusions et perspectives 78
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».