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Enregistrement W2479929609 · doi:10.5772/61499

Microbial Biofilms - Importance and Applications

2016· book· en· W2479929609 sur OpenAlexaboutno aff
Dhanasekaran Dharumadurai, Nooruddin Thajuddin

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmQuorum sensingPyocyaninBiofoulingGeographyMicrobiologyBiotechnologyBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the book Microbial Biofilms: Importance and applications, eminent scientists provide an up-to-date review of the present and future trends on biofilm-related research. This book is divided with four subdivisions as biofilm fundamentals, applications, health aspects, and their control. Moreover, this book also provides a comprehensive account on microbial interactions in biofilms, pyocyanin, and extracellular DNA in facilitating Pseudomonas aeruginosa biofilm formation, atomic force microscopic studies of biofilms, and biofilms in beverage industry. The book comprises a total of 21 chapters from valued contributions from world leading experts in Australia, Bulgaria, Canada, China, Serbia, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, the Kingdom of Saudi Arabia, Republic of Korea, Mexico, Poland, Portugal, and Turkey. This book may be used as a text or reference for everyone interested in biofilms and their applications. It is also highly recommended for environmental microbiologists, soil scientists, medical microbiologists, bioremediation experts, and microbiologists working in biocorrosion, biofouling, biodegradation, water microbiology, quorum sensing, and many other related areas. Scientists in academia, research laboratories, and industry will also find it of interest.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,010

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations134
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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