Environmental genomics applications for environmental management activities in the oil and gas industry: state-of-the-art review and future research needs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Environmental genomics is a rapidly advancing field that promises to revolutionise the way in which industry conducts biodiversity monitoring. The International Association of Oil and Gas Producers Environmental Genomics Joint Industry Program (JIP) was formed in June 2019 with the aim of facilitating the development and uptake of environmental genomics within the oil and gas industry. Towards this goal, a white paper was produced that summarises the state-of-the-art in environmental genomics research, and the opportunities and limitations of applying environmental genomics within industry. The white paper included a comprehensive literature review, and importantly, involved consultation with professionals from academic, regulatory and industry backgrounds from across the globe that had expertise in environmental genomics applications. While this consultation revealed a consensus that the application of environmental genomics has advanced greatly in a brief period, with demonstrable benefits, there was an acknowledgement that key aspects are still lacking that would allow confident application of genomics approaches within industry. Through the review and consultation process, a range of knowledge gaps and areas requiring further development were identified. To elucidate which of these areas were most critical to the successful application of environmental genomics within industry, the JIP is drafting guidance that describes sampling design considerations, minimum standards for laboratory analyses and approaches to genomics data interpretation. Through the drafting of guidance, the JIP hopes to determine which gaps are most critical, enabling these to be prioritised for targeted research. The guidance will then be updated regularly to capture the latest research outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle