Training the Biofilm Generation—a Tribute to J. W. Costerton
Notice bibliographique
Résumé
Although bacterial growth on surfaces was described by earlymicrobiologists, including Claude ZoBell (61), the term “bio-film ” (38) and the importance of adherent bacteria in nature and disease did not gain full prominence in the scientific community until the work of J. W. (Bill) Costerton’s group and the numerous laboratories that he collaborated with (11, 13, 16). During his lifetime (31), Bill’s boundless energy enabled him to push the concept of biofilms as a key to understanding how bacteria inter-act with the environment, be it rock surfaces, heat exchangers, medical devices, or human tissues. Bill was a highly effective com-municator through his prolific writing (more than 600 peer-re-viewed publications) and also through his public speaking, which conveyed exciting scientific concepts to audiences ranging from scientists to medical doctors, engineers, the U.S. Senate, and even the general public. For the past 2 decades, there have been numer-ous biofilm conferences, including the ones sponsored by the American Society for Microbiology (ASM), European and Asian microbiology societies, and biofilm research institutions and cen-ters around the world. Full validation that research on biofilms must be done was when the U.S. National Institutes of Health publicly announced, “Biofilms are medically important, account-ing for over 80 % of microbial infections in the body ” (program
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».