MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2146906779 · doi:10.1186/s13742-015-0066-5

The ocean sampling day consortium

2015· article· en· W2146906779 sur OpenAlexaff
Anna Kopf, Mesude Bicak, Renzo Kottmann, Julia Schnetzer, Ivaylo Kostadinov, Katja Lehmann, Antonio Fernàndez-Guerra, Christian Jeanthon, Eyal Rahav, Matthias S. Ullrich, Antje Wichels, Gunnar Gerdts, Paraskevi Polymenakou, Rania Siam, Rehab Z. Abdallah, Eva C. Sonnenschein, Thierry Cariou, Fergal O’Gara, Stephen A. Jackson, Sandi Orlić, Michael Steinke, Julia Busch, Bernardo Duarte, Isabel Caçador, João Canning‐Clode, Oleksandra Bobrova, V. Marteinsson, Eyjólfur Reynisson, Clara Magalhães Loureiro, Gian Marco Luna, Grazia Marina Quero, Carolin R. Löscher, Anke Kremp, Marie E. DeLorenzo, Lise Øvreås, Jennifer Tolman, Julie LaRoche, Antonella Penna, Marc E. Frischer, Timothy W. Davis, Barker Katherine, Chris Meyer, Sandra Ramos, Catarina Magalhães, Florence Jude‐Lemeilleur, M. Leopoldina Aguirre‐Macedo, Shiao Wang, Nicole Poulton, Scott Jones, Rachel Collin, Jed A. Fuhrman, Pascal Conan, Cecília Alonso, Noga Stambler, Kelly D. Goodwin, Michail M. Yakimov, Federico Baltar, Levente Bodrossy, Jodie van de Kamp, Dion M. F. Frampton, Martin Ostrowski, Paul D. van Ruth, Paul Malthouse, S. Claus, Klaas Deneudt, Jonas Mortelmans, Sophie Pitois, David Wallom, Ian Salter, Rodrigo Costa, Declan C. Schroeder, Mahrous M Kandil, Valentina Amaral, Florencia Biancalana, Rafael Santana, Maria Luiza Pedrotti, Takashi Yoshida, Hiroyuki Ogata, Tim Ingleton, Kate Munnik, Naiara Rodríguez‐Ezpeleta, Véronique Berteaux‐Lecellier, Patricia Wecker, Ibon Cancio, Daniel Vaulot, Christina Bienhold, Hassan Ghazal, Bouchra Chaouni, Soumya Essayeh, Sara Ettamimi, El Houcine Zaid, Noureddine Boukhatem, Abderrahim Bouali, Rajaa Chahboune, Saïd Barrijal, Mohammed Timinouni, Fatima El Otmani, Mohamed Bennani, Marianna Mea, Nadezhda Todorova, Ventzislav Karamfilov, Petra ten Hoopen, Guy Cochrane, Stéphane L’Haridon, Kemal Can Bizsel, Alessandro Vezzi, Federico M. Lauro, Patrick Martin, Rachelle M. Jensen, Jamie Hinks, Susan Gebbels, Riccardo Rosselli, Fabio De Pascale, Riccardo Schiavon, Antonina Dos Santos, Émilie Villar, Stéphane Pesant, Bruno Cataletto, Francesca Malfatti, Ranjith Edirisinghe, Jorge Alfredo Herrera Silveira, Michèle Barbier, Valentina Turk, Tinkara Tinta, Wayne J. Fuller, İ. Salıhoğlu, Nedime Serakıncı, Mahmut Çerkez Ergören, Eileen Bresnan, Juan Iriberri, Paul Anders Fronth Nyhus, Bente Edvardsen, Hans Erik Karlsen, Peter N. Golyshin, Josep M. Gasol, Snejana Moncheva, Nina Dzhembekova, Zackary I. Johnson, Christopher D. Sinigalliano, Maribeth L. Gidley, Adriana Zingone, Roberto Danovaro, George Tsiamis, Melody S. Clark, Ana C. Costa, Monia El Bour, Ana Martins, R. Eric Collins, Anne‐Lise Ducluzeau, Jonathan Martinez, Mark J. Costello, Linda Amaral‐Zettler, Jack A. Gilbert, Neil Davies, Dawn Field, Frank Oliver Glöckner

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésSampling (signal processing)Computer scienceData scienceOceanographyEnvironmental scienceGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean Sampling Day was initiated by the EU-funded Micro B3 (Marine Microbial Biodiversity, Bioinformatics, Biotechnology) project to obtain a snapshot of the marine microbial biodiversity and function of the world's oceans. It is a simultaneous global mega-sequencing campaign aiming to generate the largest standardized microbial data set in a single day. This will be achievable only through the coordinated efforts of an Ocean Sampling Day Consortium, supportive partnerships and networks between sites. This commentary outlines the establishment, function and aims of the Consortium and describes our vision for a sustainable study of marine microbial communities and their embedded functional traits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,016

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations224
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGigaScienceMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207