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Enregistrement W2974159081 · doi:10.1002/bies.201900034

Shifting Climates, Foods, and Diseases: The Human Microbiome through Evolution

2019· review· en· W2974159081 sur OpenAlex
Katherine R. Amato, Thiviya Jeyakumar, Hendrik N. Poinar, Philippe Gros

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBioEssays · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésMicrobiomeBiologyAdaptation (eye)Human microbiomeDiseaseHost (biology)Evolutionary biologyHuman healthEcologyHuman evolutionGeneticsMedicineNeuroscienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human evolution has been punctuated by climate anomalies, structuring environments, deadly infections, and altering landscapes. How well humans adapted to these new circumstances had direct effects on fitness and survival. Here, how the gut microbiome could have contributed to human evolutionary success through contributions to host nutritional buffering and infectious disease resistance is reviewed. How changes in human genetics, diet, disease exposure, and social environments almost certainly altered microbial community composition is also explored. Emerging research points to the microbiome as a key player in host responses to environmental change. Therefore, the reciprocal interactions between humans and their microbes are likely to have shaped human patterns of local adaptation throughout our shared evolutionary history. Recent alterations in human lifestyle, however, are altering human microbiomes in unprecedented ways. The consequences of interrupted host-microbe relationships for human adaptive potential in the future are unknown.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,305 · 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