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Enregistrement W2277860485 · doi:10.1016/j.pt.2015.12.004

Microsporidia – Emergent Pathogens in the Global Food Chain

2016· review· en· W2277860485 sur OpenAlexaff
Grant D. Stentiford, James J. Becnel, Louis M. Weiss, Patrick J. Keeling, Elizabeth S. Didier, Ben Williams, S. Bjørnson, ML Kent, Mark Freeman, Mark J. F. Brown, Emily R. Troemel, Kristina Roesel, Yuliya Y. Sokolova, Karen F. Snowden, Leellen F. Solter

Notice bibliographique

RevueTrends in Parasitology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMicrosporidiaFood chainBiologyProtozoaVirologyZoologyMicrobiologyEcologySpore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensification of food production has the potential to drive increased disease prevalence in food plants and animals. Microsporidia are diversely distributed, opportunistic, and density-dependent parasites infecting hosts from almost all known animal taxa. They are frequent in highly managed aquatic and terrestrial hosts, many of which are vulnerable to epizootics, and all of which are crucial for the stability of the animal-human food chain. Mass rearing and changes in global climate may exacerbate disease and more efficient transmission of parasites in stressed or immune-deficient hosts. Further, human microsporidiosis appears to be adventitious and primarily associated with an increasing community of immune-deficient individuals. Taken together, strong evidence exists for an increasing prevalence of microsporidiosis in animals and humans, and for sharing of pathogens across hosts and biomes.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,383
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations325
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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