Bibliographic record
Abstract
La réceptivité de l’endomètre à l’embryon représente un élément essentiel de l’implantation embryonnaire, que la fécondation ait été naturelle ou via une procédure médicalement assistée. Ainsi, le taux moyen d’implantation des embryons conçus par fécondation in vitro reste faible (20-25 %). Même si de nombreux progrès ont été accomplis en procréation médicalement assistée, l’implantation, qui implique des régulations croisées de type endocrinien et immunitaire, requiert une coordination étroite entre tissus maternels et embryonnaires, qui reste encore très mystérieuse. Un dialogue précoce entre la mère et l’embryon est donc essentiel pour synchroniser ces régulations et assurer l’implantation du blastocyste au sein de l’endomètre. Les facteurs maternels, tels que les hormones stéroïdiennes, les enzymes dégradant la matrice tissulaire, les intégrines, les cytokines, les chimiokines et de nombreux facteurs de croissance embryonnaires, pourraient être impliqués dans ce dialogue fœto-maternel. Parmi les cytokines, certains membres de la famille de l’interleukine 1 participent à la mise en place, au sein de l’endomètre, d’un environnement propice à l’implantation embryonnaire et au développement de l’embryon. Ces données récentes pourraient permettre l’identification de marqueurs fiables de la réceptivité endométriale maternelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".