Notice bibliographique
Résumé
It has long been known that the microbial component of terrestrial ecosystems provides the capacity for nutrient and elemental cycling and other key ecosystem services. Advances in DNA sequencing technology and analytical capacity continue to reveal novel insights into the structure and dynamics of these microbial ecosystems. These insights have led to an increasing appreciation of the importance of the microbial species that associate with multicellular organisms, including plants. The relationship between the multicellular host and its microbiota is sufficiently interdependent that the plant has come to be understood as a “holobiont” that encompasses a multitude of prokaryotic and eukaryotic species. This expands the traditional view of what constitutes an independent organism to include a collectivity of species that coexist for mutual benefit. The concept of organismality presented by Queller and Strassman goes even further than that, arguing that organisms can be defined as collectivities of cells or species that share a common purpose, regardless of genetic identity. As applied to plants, the ideas elaborated by Simard and others that plant communities and their associated mycorrhizal networks form an interconnected collectivity with cognitive functions also fits into this theme. Stephen Jay Gould discussed ideas of what constitutes an organism in the 1990s. But the ideas themselves are even older than that, dating all the way back to Charles Darwin himself. Incredibly, the connections among these philosophical concepts were anticipated in a science fiction story written by Isaac Asimov over 70 years ago.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».