Fungal Community Ecology Using MALDI-TOF MS Demands Curated Mass Spectral Databases
Notice bibliographique
Résumé
Authors thank professors Marc-André Lachance and GregThorn for critical reading on initial drafts of this piece. Mariana Cereia, English teacher, kindly proofread the final version. Authors also thank Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Conselho de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) and National System for Research on Biodiversity (Sisbiota-Brazil, CNPq 563260/2010-6/FAPESP n◦ 2010/52322-3) for supporting previous work that led to this opinion piece. CS thanks the Universidad de La Frontera (Temuco, Chile) for the partial funding from Project DIUFRO DI18-0121. NL thanks the partial support by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT), the strategic funding of the UID/BIO/04469/2019 unit, COMPETE 2020 (POCI-01-0145-FEDER-006684) and the BioTecNorte operation (NORTE-01-0145-FEDER-000004), funded by the European Regional Development Fund through Norte2020—Programa Operacional Regional do Norte.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».