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Enregistrement W2595591226 · doi:10.1016/j.ejop.2017.01.004

Investigating the biodiversity of ciliates in the ‘Age of Integration’

2017· review· en· W2595591226 sur OpenAlexaff
John C. Clamp, Denis H. Lynn

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Protistology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBoston College
Mots-clésBiologyBiodiversityProtozoaEcologyZoologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biology is now turning toward a more integrative approach to research, distinguished by projects that depend on collaboration across hierarchical levels of organization or across disciplines. This trend is prompted by the need to solve complex, large-scale problems and includes disciplines that could be defined as integrative biodiversity. Integrative biodiversity of protists, including that of ciliates, is still partially in its infancy. This is the result of a shortage of historical data resources such as curated museum collections. Major areas of integrative biodiversity of ciliates that have begun to emerge can be categorized as integrative systematics, phenotypic plasticity, and integrative ecology. Integrative systematics of ciliates is characterized by inclusion of diverse sources of data in treatment of taxonomy of species and phylogenetic investigations. Integrative research in phenotypic plasticity combines investigation of functional roles of individual species of ciliates with genetic and genomic data. Finally, integrative ecology focuses on genetic identity of species in communities of ciliates and their collective functional roles in ecosystems. A review of current efforts toward integrative research into biodiversity of ciliates reveals a single, overarching concern-rapid progress will be achieved only by implementing a comprehensive strategy supported by one or more groups of active researchers.

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 enseignants0,004
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)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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