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Enregistrement W4311129065 · doi:10.1099/jgv.0.001800

Guidance for creating individual and batch latinized binomial virus species names

2022· article· en· W4311129065 sur OpenAlexaff
Thomas S. Postler, Luisa Rubino, Evelien M. Adriaenssens, Bas E. Dutilh, Balázs Harrach, Sandra Junglen, Andrew M. Kropinski, Mart Krupovìč, Jiro Wada, Anya Crane, Jens H. Kuhn, Arcady Mushegian, J. Rumnieks, Sead Sabanadzovic, Peter Simmonds, Arvind Varsani, F. Murilo Zerbini, Julie Callanan, Lorraine A. Draper, Colin Hill, Stephen R. Stockdale

Notice bibliographique

RevueJournal of General Virology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesH2020 European Research CouncilNational Research, Development and Innovation OfficeNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAgricultural Research ServiceNational Institute of Food and AgricultureDirectorate for Biological SciencesMississippi Agricultural and Forestry Experiment Station, Mississippi State UniversityMaine Agricultural and Forest Experiment StationDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science FoundationScience Foundation IrelandU.S. Department of Agriculture
Mots-clésComparabilityTaxonomy (biology)BiologyLinguisticsNomenclatureZoologyMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Committee on Taxonomy of Viruses recently adopted, and is gradually implementing, a binomial naming format for virus species. Although full Latinization of these names remains optional, a standardized nomenclature based on Latinized binomials has the advantage of comparability with all other biological taxonomies. As a language without living native speakers, Latin is more culturally neutral than many contemporary languages, and words built from Latin roots are already widely used in the language of science across the world. Conversion of established species names to Latinized binomials or creation of Latinized binomials de novo may seem daunting, but the rules for name creation are straightforward and can be implemented in a formulaic manner. Here, we describe approaches, strategies and steps for creating Latinized binomials for virus species without prior knowledge of Latin. We also discuss a novel approach to the automated generation of large batches of novel genus and species names. Importantly, conversion to a binomial format does not affect virus names, many of which are created from local languages.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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