What are the Top 10 Unanswered Questions in Molecular Plant-Microbe Interactions?
Notice bibliographique
Résumé
This article is part of the Top 10 Unanswered Questions in MPMI invited review series. The past few decades have seen major discoveries in the field of molecular plant-microbe interactions. As the result of technological and intellectual advances, we are now able to answer questions at a level of mechanistic detail that we could not have imagined possible 20 years ago. The MPMI Editorial Board felt it was time to take stock and reassess. What big questions remain unanswered? We knew that to identify the fundamental, overarching questions that drive our research, we needed to do this as a community. To reach a diverse audience of people with different backgrounds and perspectives, working in different areas of plant-microbe interactions, we queried the more than 1,400 participants at the 2019 International Congress on Molecular Plant-Microbe Interactions meeting in Glasgow. This group effort resulted in a list of ten, broad-reaching, fundamental questions that influence and inform our research. Here, we introduce these Top 10 unanswered questions, giving context and a brief description of the issues. Each of these questions will be the subject of a detailed review in the coming months. We hope that this process of reflecting on what is known and unknown and identifying the themes that underlie our research will provide a framework to use going forward, giving newcomers a sense of the mystery of the big questions and inspiring new avenues and novel insights. [Formula: see text] Copyright © 2020 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY 4.0 International license .
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».