Threats Posed by the Fungal Kingdom to Humans, Wildlife, and Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The fungal kingdom includes at least 6 million eukaryotic species and is remarkable with respect to its profound impact on global health, biodiversity, ecology, agriculture, manufacturing, and biomedical research. Approximately 625 fungal species have been reported to infect vertebrates, 200 of which can be human associated, either as commensals and members of our microbiome or as pathogens that cause infectious diseases. These organisms pose a growing threat to human health with the global increase in the incidence of invasive fungal infections, prevalence of fungal allergy, and the evolution of fungal pathogens resistant to some or all current classes of antifungals. More broadly, there has been an unprecedented and worldwide emergence of fungal pathogens affecting animal and plant biodiversity. Approximately 8,000 species of fungi and Oomycetes are associated with plant disease. Indeed, across agriculture, such fungal diseases of plants include new devastating epidemics of trees and jeopardize food security worldwide by causing epidemics in staple and commodity crops that feed billions. Further, ingestion of mycotoxins contributes to ill health and causes cancer. Coordinated international research efforts, enhanced technology translation, and greater policy outreach by scientists are needed to more fully understand the biology and drivers that underlie the emergence of fungal diseases and to mitigate against their impacts. Here, we focus on poignant examples of emerging fungal threats in each of three areas: human health, wildlife biodiversity, and food security.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».