Peer Reviewed: Genomics technologies for environmental science
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing explosion of nucleotide sequence data from prokaryotic and eukaryotic organisms is creating a vast information resource. Potential applications range fromunderstanding and combating human disease to characterizing naturally occurring microbial communities, whose combined biomass is the singlemost important biological force influencing global elemental cycles and the balance of atmospheric gases. Although the health sector is moving rapidly into the postgenomics era, environmental genomics, the use of genomics to address environmental issues and problems, remains in its infancy. For example, although specific nucleotide sequence information has been available for some time, whole genome sequences for environmentally relevant microorganisms are only now beginning to appear in databases. Presently, ecological studies ofmicrobial communities remain largely process-oriented. Measurable metabolic parameters, like nitrogen fixation and substrate biodegradation, are determined as a function of the whole community. The contribution of individual bacterial species to these parameters is nearly impossible to determine becausemany organisms cannot be cultivated in vitro. The use of genomics-based tools to augment these traditional methods promises to accelerate our understanding of the complexities of species diversity, population dynamics, andmetabolic pathways withinmicrobial communities in soil and water. Their use should markedly improve the reliability and accuracy of remediation activities and of predictions of adverse environmental impacts before they happen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,044 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».