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Enregistrement W4286491654 · doi:10.1038/s41564-022-01173-1

Harnessing the microbiome to prevent global biodiversity loss

2022· review· en· W4286491654 sur OpenAlexafffund
Raquel S. Peixoto, Christian R. Voolstra, Michael Sweet, Carlos M. Duarte, Susana Carvalho, Helena Villela, Jeantine E. Lunshof, Lone Gram, Douglas C. Woodhams, Jens Walter, Anna Roik, Ute Hentschel, Rebecca Vega Thurber, Brendan A. Daisley, Blake Ushijima, Daniele Daffonchio, Rodrigo Costa, Tina Keller‐Costa, Jeff S. Bowman, Alexandre Soares Rosado, Gregor Reid, Christopher E. Mason, Jenifer B. Walke, Torsten Thomas, Gabriele Berg

Notice bibliographique

RevueNature Microbiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScience Foundation IrelandKing Abdullah University of Science and TechnologyMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsDanmarks GrundforskningsfondDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCarl von Ossietzky Universität OldenburgGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésMicrobiomeBiodiversityEnvironmental resource managementBiologyComputational biologyEnvironmental planningGeographyEcologyEnvironmental scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations261
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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