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Enregistrement W2319214401 · doi:10.3136/nskkk.60.257

Culture Collections in Japan and their Services

2013· article· en· W2319214401 sur OpenAlexaff
Toshirou Nagai, Tamaki Uehara‐Ichiki, Yukihiro Sawada, Toyozo Sato, Takayuki Aoki, Fukuhiro Yamasaki, Masaru Takeya, Shihomi Uzuhashi, Yuuri Hirooka, Keisuke Tomioka

Notice bibliographique

RevueNippon Shokuhin Kagaku Kogaku Kaishi · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroorganismIsolation (microbiology)The InternetWorld Wide WebBiologyBusinessBacteriaComputer scienceMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culture collections (CCs) are organizations that mainly collect strains of microorganisms to stably preserve or maintain them and distribute them to users. There are 23 CCs in Japan ; these are mainly established in universities and national institutes, and contain a total of 411 183 strains of preserved microorganisms (191 692 bacteria, 50 799 yeasts, 49 380 fungi and others), accounting for 20 % of strains preserved in CCs around the world. CCs also store information on their microorganism collections (species, location and origin of isolation, and growth conditions) in databases. These primary data for the identification of strains are open to the public via the Internet, and users can retrieve the data using searching systems offered by the CCs instead of using paper-based catalogs. In CCs, deposited microorganisms are cultured and, depending on the microbial group, freeze-drying or other freezing methods are used to prepare the microorganisms for distribution. At regular intervals, survival tests are carried out to check the quality of the preparations. In addition, CCs offer services other than distribution of their collections, such as e-mail newsletters, workshops on the handling of microorganisms, booklets on the microorganisms, and safety-deposit services for users’ collections.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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