How Should We Be Determining Background and Baseline Antibiotic Resistance Levels in Agroecosystem Research?
Notice bibliographique
Résumé
Although historically, antibiotic resistance has occurred naturally in environmental bacteria, many questions remain regarding the specifics of how humans and animals contribute to the development and spread of antibiotic resistance in agroecosystems. Additional research is necessary to completely understand the potential risks to human, animal, and ecological health in systems altered by antibiotic-resistance-related contamination. At present, analyzing and interpreting the effects of human and animal inputs on antibiotic resistance in agroecosystems is difficult, since standard research terminology and protocols do not exist for studying background and baseline levels of resistance in the environment. To improve the state of science in antibiotic-resistance-related research in agroecosystems, researchers are encouraged to incorporate baseline data within the study system and background data from outside the study system to normalize the study data and determine the potential impact of antibiotic-resistance-related determinants on a specific agroecosystem. Therefore, the aims of this review were to (i) present standard definitions for commonly used terms in environmental antibiotic resistance research and (ii) illustrate the need for research standards (normalization) within and between studies of antibiotic resistance in agroecosystems. To foster synergy among antibiotic resistance researchers, a new surveillance and decision-making tool is proposed to assist researchers in determining the most relevant and important antibiotic-resistance-related targets to focus on in their given agroecosystems. Incorporation of these components within antibiotic-resistance-related studies should allow for a more comprehensive and accurate picture of the current and future states of antibiotic resistance in the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».