Notice bibliographique
Résumé
The 140 000 or so fungal species reported so far are heterogeneously defined based on varying criteria such as morphological, physiological, mating, and (or) molecular features. Incongruences are common among traits used to separating closely related species and it is often difficult to compare fungal taxonomic groups defined based on different species recognition criteria. Though DNA sequence-based classification and identification have been made, a consensus has not been reached, primarily due to intrinsic limitations in the proposed one or a few genes. Here, I argue that the fundamental reason for the observed inconsistencies is that speciation is a stochastic process with the emergence and fixation of different traits influenced differently by many non-deterministic factors such as population size, random mutation, mode(s) of reproduction, selection imposed by interacting biotic and abiotic factors, and chance events. Each species concept attempts to capture one or a few traits emerged in the continuous process of speciation. I propose that a genome sequence-based classification and identification system could unify and stabilize fungal taxonomy and help integrate taxonomy with other fields of fungal biology. The genomic species concept could be similarly argued for other groups of eukaryotic microbes as well as for plants and animals.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».