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Enregistrement W3032926448 · doi:10.1038/s41598-020-66130-6

Interactions of Multiple Biological Fields in Stored Grain Ecosystems

2020· article· en· W3032926448 sur OpenAlexaff
Z. D. Wu, Q. Zhang, Jun Yin, Xiaoming Wang, Z. J. Zhang, Wenfu Wu, Fengheng Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiotic componentMoistureField (mathematics)Biological systemEnvironmental scienceBiologyEcologyMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biological entities such as fungi in stored grain evolve and interact with the environment in similar fashions as physical fields. An experiment was conducted to study the behavior of the biological field of fungi in stored grain, as well as the interactions between the biological field of fungi and the physical fields of temperature and moisture. A framework of the biological field is presented to describe biological systems in which multiple biological entities co-exist and interact among themselves and with the surrounding environment. The proposed biological field describes the spatio-temporal distribution of a biological entity and its ability of influencing (or being influenced by) the surrounding biotic and abiotic entities through exchange of energy, matter, and/or information. The strength of a biological field of fungi was quantified as the rate of energy conversion by fungi from grain starch to heat. The experimental data showed that the strength of biological field of fungi in stored grain varied in both space and time, with the maximum field strength of 120–133 W m −3 occurred at the location where the biological field of fungi interacted strongly with the temperature and moisture fields.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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