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Enregistrement W2149214263 · doi:10.2217/fmb.14.15

Latest Developments on <i>Streptococcus suis</i> : An Emerging Zoonotic Pathogen: Part 2

2014· article· fr· W2149214263 sur OpenAlexafffund
Mariela Segura, Han Zheng, Astrid de Greeff, George F. Gao, Daniel Grenier, Yongqiang Jiang, Chengping Lu, Duncan J. Maskell, Kazunori Oishi, Masatoshi Okura, Ro Osawa, Constance Schultsz, Christian Schwerk, Tsutomu Sekizaki, Hilde Smith, Potjanee Srimanote, Daisuke Takamatsu, Jiaqi Tang, Tobias Tenenbaum, Prasit Tharavichitkul, Ngô Thị Hoa, Peter Valentin‐Weigand, Jerry M. Wells, Heiman Wertheim, Baoli Zhu, Jianguo Xu, Marcelo Gottschalk

Notice bibliographique

RevueFuture Microbiology · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAcademy of Medical Sciences
Mots-clésStreptococcus suisOutbreakPathogenVirulenceHuman pathogenMicrobiologyZoonosisVirologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First International Workshop on Streptococcus suis, Beijing, China, 12-13 August 2013. This second and final chapter of the report on the First International Workshop on Streptococcus suis follows on from Part 1, published in the April 2014, volume 9, issue 4 of Future Microbiology. S. suis is a swine pathogen and a zoonotic agent afflicting people in close contact with infected pigs or pork meat. Although sporadic cases of human infections had been reported worldwide, deadly S. suis outbreaks emerged in Asia. The severity of the disease underscores the lack of knowledge on the virulence and zoonotic evolution of this human-infecting agent. The pathogenesis of the infection, interactions with host cells and new avenues for treatments were among the topics discussed during the First International Workshop on S. suis (China 2013).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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