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Enregistrement W3214916575 · doi:10.1093/biosci/biab115

Planetary Biosecurity: Applying Invasion Science to Prevent Biological Contamination from Space Travel

2021· article· en· W3214916575 sur OpenAlexaff
Anthony Ricciardi, Phillip Cassey, Stefan Leuko, Andrew P. Woolnough

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesJapan Aerospace Exploration Agency
Mots-clésBiosecurityContext (archaeology)OrganismAlien speciesExtraterrestrial lifeEnvironmental planningEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)BiologyInvasive speciesEcologyGeographyBusinessEnvironmental scienceAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As plans for space exploration and commercial use expand rapidly, biosecurity measures and risk assessments that inform them must adapt. Sophisticated protocols are required to prevent biological contamination of extraterrestrial environments from Earth and vice versa. Such protocols should be informed by research on biological invasions—human-assisted spread of organisms into novel environments—which has revealed, inter alia, that (1) invasion risk is driven by the timing and frequency of introduction events, whose control requires addressing the least secure human activities associated with organismal transport; (2) invasions and their impacts are difficult to predict, because these phenomena are governed by context dependencies involving traits of the organism and the receiving environment; and (3) early detection and rapid response are crucial for prevention but undermined by taxonomic methods that fail to recognize what is “alien” versus what is native. Collaboration among astrobiologists, invasion biologists, and policymakers could greatly enhance planetary biosecurity protocols.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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