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Enregistrement W2151161945 · doi:10.15835/nbha3824892

SUDBIOTECH: A Training Initiative in Plant Biotechnology Dedicated to Scientific Communities in Developing and Emerging Countries

2010· preprint· en· W2151161945 sur OpenAlex
Alain Rival, Kifouli Adéoti, Ambaliou Sanni, Aimé Nato, Yves Henry

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNotulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBiotechnologyTraining (meteorology)Engineering ethicsEngineeringEngineering managementLibrary scienceBiologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SudBiotech project is targeting PhD and Masters Programmes in Universities and Excellence Research Centres located in developing countries. It proposes an integrative and multidisciplinary approach under the form of a one-week discovery and training itinerary. SudBiotech is aimed at addressing various different fields of Plant Biotechnology, under the specific socioeconomic context of scientific communities from these countries. Our main goal is to train students, research staff, deciders, professionals and journalists to the basic knowledge underlying applications of plant biotechnologies, in order to both update the amount of knowledge which is requested at Master’s level and to acquire a solid body of information which is indispensable for any decision making, in a field of research which is often the target of political, social and media-related pressure. The team of Professors involved in the project shares a strong experience in teaching and training in overseas French Speaking Universities (AUPELF-UREF projects in Marocco, Tunisia, Togo, Côte d’Ivoire, TEMPUS Programme in Lebanon, AUF-Actions de Recherche en Réseau in Benin). The team is composed of senior scientists acting in various complementary fields, namely: Biochemistry/Physiology (A. Nato), Plant Breeding/Molecular Biology (Y. Henry), Tropical Agriculture/Epigenetics (A. Rival). Thanks to these complementarities, SudBiotech is able to propose a training itinerary which is diversified and integrated, covering areas from the plant cell and its original potentialities to the most recent industrial applications of plant biotechnologies (GMOs), their public acceptance in developing and emerging nations and their applicability to tropical plant commodities. The training offer is amplified and enriched through the active role of local research and training staff, who are encouraged to actively participate in the SudBiotech project under various forms including lectures, field visits, practical sessions, etc. SudBiotech relies on original research results, which support and illustrate the various different basic notions evoked during lectures. The case of the bio-production of high added value pharmaceutical products by genetically engineered cells or plants under confined condition is a good example of this integration. Our priority is to establish a long-term, continuous system for training and capacity building, based on appropriate tools for scientific communities in developing and emerging countries: training of PhD students, job opportunities in their native country/region, overseas training, access to scientific information and literature and access to funders and international networks. It is important to note that any training material which is produced under the framework of SudBiotech is graciously given without any Intellectual Property Rights to partner institutions, in order to constitute a local basis for training in Plant Biotechnologies in beneficiary countries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,238 · 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