Motility of microorganisms in microfluidic geometries
Bibliographic record
Abstract
Les micro-nageurs biologiques, qu'ils soient eucaryotes ou procaryotes, présentent une variété de modèles de nage en réponse à des signaux externes afin de prospérer dans leurs habitats naturels.Dans les espaces confinés ou à proximité de frontières, ils réagissent en modifiant leur comportement, ce qui souligne leur capacité d'adaptation pour survivre.Les réponses microbiennes au stress environnemental sont déterminées par des facteurs tels que la recherche de ressources, la compétition avec d'autres microorganismes et la dynamique écologique.Parmi ces micro-organismes, les espèces d'Euglena constituent un modèle approprié en raison de leurs divers modes de motilité, tels que la nage flagellaire et les déformations corporelles (métabolie ou mouvement euglénoïde).Euglena présente des réponses polyvalentes en cas de stress, comme la transition de la nage hélicoïdale à la rotation polygonale en cas d'augmentation soudaine de l'intensité lumineuse ou la reptation efficace en cas de confinement sévère.Ces caractéristiques font des euglènes des candidats idéaux pour l'étude de la motilité et des réponses comportementales.La compréhension de leurs
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
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".