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Record W2144676000 · doi:10.7202/009338ar

Un modèle amphibien pour l’étude du développement du contrôle de la respiration

2004· article· fr· W2144676000 on OpenAlexaff
Olivier Belzile, Édith Simard, Roumiana Gulemetova, Aïda Bairam, Richard Kinkead

Bibliographic record

VenueÉrudit (Université de Montréal) · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicNeuroscience of respiration and sleep
Canadian institutionsHôpital Saint-François d'Assise
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les progrès médicaux permettent la survie de bébés nés à des stades de prématurité de plus en plus précoces. Ces nouveau-nés requièrent des soins sophistiqués et coûteux afin de pallier leur immaturité respiratoire. Avec les complications liées au développement pulmonaire, l’instabilité respiratoire et les apnées associées à l’immaturité des circuits nerveux produisant la commande respiratoire constituent des causes importantes d’hospitalisation et de morbidité dans cette population des plus vulnérables. Ces impératifs médicaux, combinés à la curiosité des physiologistes, ont contribué à l’essor de la recherche en neurobiologie respiratoire. Bien que la majorité des travaux effectués dans ce domaine utilisent les rongeurs pour modèles expérimentaux, de récentes recherches effectuées à partir du tronc cérébral isolé provenant du ouaouaron (Rana catesbeiana) ont révélé les avantages techniques de ce modèle animal, tout en démontrant que les principes fondamentaux régissant le fonctionnement et le développement du système de contrôle de la respiration sont très semblables entre ces deux groupes de vertébrés. Cet article propose un survol des récentes avancées de cette aire de recherche en portant une attention particulière à la respiration épisodique, ainsi qu’au rôle de la modulation sérotoninergique et GABAergique de l’activité respiratoire au cours du développement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.187 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2004
Admission routes1
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