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Enregistrement W2573751541 · doi:10.1007/s00705-016-3215-y

50 years of the International Committee on Taxonomy of Viruses: progress and prospects

2017· article· en· W2573751541 sur OpenAlexaff
M. J. Adams, Elliot J. Lefkowitz, Andrew M. Q. King, Balázs Harrach, Robert L. Harrison, Nick J. Knowles, Andrew M. Kropinski, Mart Krupovìč, Jens H. Kuhn, Arcady Mushegian, Max L. Nibert, Sead Sabanadzovic, Hélène Sanfaçon, Stuart G. Siddell, Peter Simmonds, Arvind Varsani, F. Murilo Zerbini, Richard Orton, Donald B. Smith, Alexander E. Gorbalenya, Andrew J. Davison

Notice bibliographique

RevueArchives of Virology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésVirus classificationTaxonomy (biology)BiologyVirologyLibrary sciencePolitical scienceEcologyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We mark the 50th anniversary of the International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV) by presenting a brief history of the organization since its foundation, showing how it has adapted to advancements in our knowledge of virus diversity and the methods used to characterize it. We also outline recent developments, supported by a grant from the Wellcome Trust (UK), that are facilitating substantial changes in the operations of the ICTV and promoting dialogue with the virology community. These developments will generate improved online resources, including a freely available and regularly updated ICTV Virus Taxonomy Report. They also include a series of meetings between the ICTV and the broader community focused on some of the major challenges facing virus taxonomy, with the outcomes helping to inform the future policy and practice of the ICTV.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0170,015
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0120,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations114
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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