Notice bibliographique
Résumé
von Leeuwenhoek discovered microbes. He was an early user of the microscope and analyzed small scrapings from teeth. He described small “animalcules,” which later were named microbes and we call bacteria. Two hundred years later in 1876, Robert Koch proposed the “germ theory of disease, ” suggesting that bacteria may cause disease.1 At the same time, Edward Jenner, Joseph Lister, and Louis Pasteur also implicated germs as a possible source of disease. In 1879, Willoughby D. Miller, a recent graduate of the University of Pennsylvania Dental School, heard of Koch’s theory that germs might cause disease and determined that he too wanted to study bacteria. On completing his dental training, he trav-eled to Berlin where he began work within Koch’s institute, looking at the relationship of bacteria to disease. Miller became convinced that the mouth was a focus of infection and that bacteria in the mouth could explain most of human-kind’s illnesses. Simultaneously, William Hunter, a physician in London, was investigating what caused illness in his patients. Why did his patients develop high fevers and why were they dying? He heard Miller speak on “Oral Infection as a Cause of Systemic Disease.”2 After hearing Miller, Hunter realized that he had the answer: his patients developed illness because of the sepsis (bacteria) Is oral infection and inflammation a risk for systemic conditions? It has taken more than 300 years to arrive at the point we are today. The articles in this special issue, which are based on presentations at the International Consensus Forum on Oral and Systemic Health in Montreal, review the current evidence on the contribution of oral bacteria to systemic health. As a first step, it is helpful to review the past to see how the question of the oral/systemic connection evolved over three centuries. This article presents a brief overview of that journey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».