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Enregistrement W3217386679 · doi:10.47605/tapro.v4i2.70

EDITORIAL : Meet the Parasites: genetic approaches uncover new insights in parasitology

2012· article· en· W3217386679 sur OpenAlexaff
Ria R. Ghai, Colin A. Chapman

Notice bibliographique

RevueTAPROBANICA The Journal of Asian Biodiversity · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceBiologyEngineering ethicsEvolutionary biologyComputational biologyEcologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the continual refinement and development of new molecular approaches, the last few years have witnessed a dramatic increase in the number of parasitological studies using genetics to answer ecological questions. Particularly, the advent of full genome sequencing holds promise to "decode all life", offering new potential to not only understand, but cure diseases. With the over-abundance of information and the comparable rapidity that these approaches can provide data, ecologists must be more careful than ever to select tools that suit their objectives and provide the resolution to their data that best fits their question, not simply the most attractive option. In this vein, Weinberg (2010) acknowledges that the molecular revolution has allowed a new mentality of “discover now and explain later” to invade research, and this has placed hypothesis-driven research under threat. However, regardless of potential setbacks that molecular approaches have introduced into basic research, their contributions to the progression of science are unquestionably more numerous and far reaching. Here, we discuss six areas where molecular approaches are useful to ecological parasitologists.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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