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Enregistrement W4213212517 · doi:10.1002/9780470015902.a0027209

Marine Fungi

2017· other· en· W4213212517 sur OpenAlexaff
Allison K. Walker, Patricia Vélez, María C. González

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine fungiIntertidal zoneEcologyBiologyBiodiversityHabitatMarine habitatsMangroveMarine invertebratesInvertebrate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine fungi are an ecological, not a taxonomic, grouping, known primarily as saprotrophs from intertidal zones where they represent an important food source for invertebrates. These osmotrophs also play important roles as mutualists and pathogens in marine systems, and provide a wealth of antimicrobial and bioactive compounds. Currently, our knowledge of marine fungal diversity, biology and ecology comes mainly from intertidal zones such as sand beaches, saltmarshes and mangroves. However, fungi are also present in the water column and at depth, where many discoveries await. With modern molecular techniques and many marine habitats unexplored for fungi, this growing field is poised to make important contributions to our knowledge of the ecological and biogeochemical functions of the oceans. Critical to this is identifying keystone fungal players, their ecological significance, and distribution patterns. Key Concepts Marine fungi are an ecological, not a taxonomic assemblage. Although intertidal saprotrophs are the most studied, fungi exist and are understudied in many marine habitats, including the water column and deep sea. Many novel compounds have been isolated from marine fungi. Mycologists must participate in conservation planning to protect the future of marine fungal biodiversity. Marine fungi are understudied and it is estimated many new species await discovery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,057

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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