Notice bibliographique
Résumé
Fungi are an integral part of the earth's biosphere. They are broadly distributed in all continents and ecosystems and play a diversity of roles. Here, I review our current understanding of fungal threats to humans and describe the major factors that contribute to various threats. Among the 140,000 or so known species out of the estimated six million fungal species on Earth, about 10% directly or indirectly threaten human health and welfare. Major threats include mushroom poisoning, fungal allergies, infections of crop plants, food contamination by mycotoxins, and mycoses in humans. A growing number of factors have been identified to impact various fungal threats, including human demographics, crop distributions, anthropogenic activities, pathogen dispersals, global climate change, and/or the applications of antifungal drugs and agricultural fungicides. However, while models have been developed for analyzing various processes of individual threats and threat managements, current data are primarily descriptive and incomplete, and there are significant obstacles to integration of the diverse factors into accurate quantitative assessments of fungal threats. With increasing technological advances and concerted efforts to track the spatial and temporal data on climate and environmental variables; mycotoxins in the feed and food supply chains; fungal population dynamics in crop fields, human and animal populations, and the environment; human population demographics; and the prevalence and severities of fungal allergies and diseases, our ability to accurately assess fungal threats will improve. Such improvements should help us develop holistic strategies to manage fungal threats in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».