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Enregistrement W4295898264 · doi:10.1128/mbio.02323-22

Reply to Oren et al., “New Phylum Names Harmonize Prokaryotic Nomenclature”

2022· letter· en· W4295898264 sur OpenAlexaff
Gaurav Sharma, Salim T. Islam, Praveen Rahi, Mark W. Silby, Donato Giovannelli, Paula V. Welander, Monika Ehling‐Schulz, Vasvi Chaudhry, Evelyn M. Molloy, Christian Hertweck, Sunil Mundra, Vipin Chandra Kalia, Rup Lal, Yogendra Singh, Edward G. Ruby, Christoph Weigel, Roberto Kolter

Notice bibliographique

RevuemBio · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésNomenclaturePhylumBiologyComputational biologyZoologyTaxonomy (biology)BacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Oren et al., 2022 (1) for providing the International Committee on Systematics of Prokaryotes (ICSP) Executive Board's response to the recent opinion piece “Harmonizing Prokaryotic Nomenclature: Fixing the Fuss over Phylum Name Flipping” (2). \n \nHerein, we (a group of concerned microbiologists) offer several additional comments on the naming of prokaryotic phyla. Our concerns arise from the perception that the ICSP Executive Board is not directly addressing the plight of microbiologists around the world concerning the long-lasting confusion that the proposed phylum name changes will create throughout the scientific literature. Instead of selectively pointing out certain ICSP rules, we would have appreciated opening a door for a more inclusive discussion about the process of naming phyla. As previously stated (2), we are in favor of the International Code of Nomenclature of Prokaryotes (ICNP) rules for the recognition of the rank of “phylum” and the usage of “-ota” as the suffix for naming phyla. However, we feel that the drastic name changes of six phyla at the prefix level will create significant dissonance and confusion between the old and new names when considering past and future publications.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0540,063
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,009

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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