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Record W7134999279

Caractérisation de la moelle épinière et de ses attaches dans le canal subarachnoidien : Descriptions morphologique et structurelle en vue de la modélisation

2025· other· fr· W7134999279 on OpenAlexaff
Audrey Berriot

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsMinistry of Labour, Employment and Social Solidarity
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Panama canalLife history
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les blessures médullaires traumatiques, souvent consécutives à des accidents à haute énergie, représentent une cause majeure de déficits neurologiques sévères. Ces traumatismes peuvent entraîner des déformations du canal cervical et de la moelle épinière ainsi que des contraintes. Une compréhension approfondie de ces mécanismes est essentielle pour limiter les lésions secondaires et optimiser les stratégies thérapeutiques. Dans une première partie, cette thèse s’attache à caractériser les modifications morphologiques du canal cervical chez des patients blessés médullaires, à l’aide d’une analyse tridimensionnelle. Les mesures se concentrent sur les dimensions du canal, de la moelle épinière et de l’espace subarachnoïdien afin de localiser les zones où se produisent majoritairement la compression pouvant aussi entraîner des contraintes excessives. Dans une deuxième partie, les racines nerveuses sont examinées pour analyser leur positionnement et leur propriétés mécaniques pour mieux comprendre leurs relations avec les structures environnantes dans le canal cervical. L’accent est mis sur les contraintes locales qu’elles subissent, particulièrement dans les zones anatomiques les plus touchées par les blessures traumatiques, c’est à dire, le segment cervical. Ces analyses visent à mieux comprendre les mécanismes de tension ou de compression susceptibles d’exacerber les déficits neurologiques. Dans une troisième partie, les propriétés mécaniques des ligaments dentelés, structures clés dans la stabilisation de la moelle épinière, sont étudiées à l’aide de tests de traction. Ces expériences permettent de quantifier leur comportement mécanique non linéaire, avec des ajustements réalisés via des modèles constitutifs comme celui d’Ogden, dans le but de mieux comprendre leur rôle potentiel dans les interactions mécaniques locales. Ce travail apporte des éléments nouveaux pour une modélisation numérique plus précise de la moelle épinière au niveau cervical chez les blessés médullaires. En combinant une analyse morphologique ainsi que des données mécaniques expérimentales sur les racines nerveuses et les ligaments dentelés, il permet de mieux représenter les interactions complexes au sein du canal cervical traumatisé. Les résultats obtenus offrent des perspectives concrètes pour affiner les outils de simulation existants, en les rendant plus fidèles à la réalité anatomique et mécanique, dans le but d’améliorer la compréhension des lésions médullaires et leur prise en charge.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.010
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.276 · 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 designSimulation or modeling
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".

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Published2025
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