Molecular mechanisms of fatty acid induced lipotoxicity
Bibliographic record
Abstract
Ich möchte diese Arbeit meiner geliebten Oma, Brigitta Tschertou, widmen, die stets auf jede Person offen, freundlich und mit einem Lächeln auf den Lippen zukam.Diese Einstellung, und nicht nur den äußeren Schein, ein Leben lang zu bewahren, ist eine große und unschätzbare Leistung.Zuerst möchte ich mich bei meinem Betreuer, Herrn Univ.-Prof.Sepp-Dieter Kohlwein, bedanken, der mir die Möglichkeit bot diese interessante Arbeit zu verfassen.Desweiteren möchte ich mich herzlich bei MSc.Neha Chauhan für ihre Betreuung bedanken, die mich stets durch ihre nette, geduldige und kompetente Art bei meiner Arbeit unterstützt hat.Im gleichen Maß bedanke ich mich bei Ao.Univ.-Prof.Klaus Natter, der stets ein offenes Ohr hatte um mit mir zu diskutieren und mich immer motivierte.Meine Danksagung gilt ebenso allen Kolleginnen und Kollegen im Labor, die mir jederzeit mit Rat und Tat im Laboralltag zur Seite standen und ohne diese ich vieles nicht in diesem Maße bewältigen hätte können.Meinen Eltern danke ich dafür,
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".