MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220772475 · doi:10.3389/ffunb.2022.860777

Molecular-Based Diversity Studies and Field Surveys Are Not Mutually Exclusive: On the Importance of Integrated Methodologies in Mycological Research

2022· article· en· W4220772475 sur OpenAlexaff
Jonathan Cazabonne, Lachlan Bartrop, Glen Dierickx, Yusufjon Gafforov, Tina A. Hofmann, Thomas E. Martin, Meike Piepenbring, Mauro Rivas‐Ferreiro, Danny Haelewaters

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Fungal Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesVlaamse regeringSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e InnovaciónNational Science FoundationGoethe-Universität Frankfurt am MainBundesministerium für Bildung und ForschungNew Mexico State University
Mots-clésFungal DiversityDiversity (politics)Field (mathematics)Data sciencePerspective (graphical)Engineering ethicsBiologyManagement scienceComputer scienceSociologyEcologyEngineeringArtificial intelligenceAnthropologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding and describing the diversity of living organisms is a great challenge. Fungi have for a long time been, and unfortunately still are, underestimated when it comes to taxonomic research. The foundations were laid by the first mycologists through field observations. These important fundamental works have been and remain vital reference works. Nevertheless, a non-negligible part of the studied funga escaped their attention. Thanks to modern developments in molecular techniques, the study of fungal diversity has been revolutionized in terms of tools and knowledge. Despite a number of disadvantages inherent to these techniques, traditional field-based inventory work has been increasingly superseded and neglected. This perspective aims to demonstrate the central importance of field-based research in fungal diversity studies, and encourages researchers not to be blinded by the sole use of molecular methods.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Fungal BiologyMême sujetPlant Pathogens and Fungal DiseasesTravaux en français237 207