Molecular Weapons against Agricultural Vulnerability and the War on Terror
Notice bibliographique
Résumé
The multiple reports in this issue of the Journal from the Agenda for Action conference, coupled with the analysis by the National Academy of Sciences, the National Research Council, and the Auditor General (UK) on bioterror preparedness and homeland security, highlight the immediate need for rapid disease detection and advanced diagnostic capabilities to protect the public health, animal agriculture, and the numerous associated economies in the United States. In response to the potentially devastating consequences that could arise, there is an acute need for rapid detection of a variety of the lethal foreign animal diseases, such as foot-and-mouth disease virus (FMDV), highly pathogenic strains of avian influenza, classical swine fever, rinderpest, exotic Newcastle disease virus (END), and domestic, vesicular look-alike diseases that include bluetongue, epizootic hemorrhagic disease, vesicular stomatitis, bovine herpes IBR, contagious ecthyma, bovine herpes mammilitis virus, vesicular exanthema, malignant catarrhal fever, and papular stomatitis. Some striking advances are occurring in the creation of rapid technology, including microfluidics, robotics, miniaturization, and biostabilization that are quickly being applied to the development of rapid microbial detection assays. These are now providing important weapons to combat this agricultural vulnerability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».