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Enregistrement W2804934519 · doi:10.15200/winn.152647.75054

Science AMA Series: This is Chris Deeg of the University of British Columbia (Canada). I do research on Giant Viruses that infect microscopic organisms and I’m here today to talk about it. AMA!

2018· dataset· en· W2804934519 sur OpenAlexaboutno aff
eLife AMA, r Science

Notice bibliographique

RevueThe Winnower · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGiant VirusBiologyGenomeEvolutionary biologyViral evolutionGenealogyHistoryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

hi reddit! I’m a graduate student in Curtis Suttle’s lab at the University of British Columbia (Canada) where our research focuses on aquatic microbiology. I study pathogens that infect protists – microscopic organisms living in aquatic environments. Amongst them are Giant Viruses that have challenged concepts of what constitutes a virus due to their enormous size and complexity. My research aims to explore the diversity and environmental role of these overlooked viruses. Further, I am interested in the evolutionary processes that have led to Giant Viruses reaching a complexity comparable to cellular organisms. In a recent paper published in the journal eLife, my colleagues and I isolated and characterized the giant Bodo saltans virus (BsV) that infects the protist Bodo saltans. Sequencing the genome of BsV revealed many previously unknown genes, a putative mechanism for genome expansion, and several unusual features, such as movable genetic elements that might help to fend off other Giant Viruses by cutting their genomes. You can read a plain-language summary of our findings. I’m here to answer questions related to our eLife paper or our research more broadly. I’ll start answering questions at 1pm EDT. AMA!

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1360,170

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2018
Routes d'admission1
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