A new lexicon in the age of microbiome research
Notice bibliographique
Résumé
At a rapid pace, biologists are learning the many ways in which resident microbes influence, and sometimes even control, their hosts to shape both health and disease. Understanding the biochemistry behind these interactions promises to reveal completely novel and targeted ways of counteracting disease processes. However, in our protocols and publications, we continue to describe these new results using a language that originated in a completely different context. This language developed when microbial interactions with hosts were perceived to be primarily pathogenic, as threats that had to be vanquished. Biomedicine had one dominating thought: winning this war against microorganisms. Today, we know that beyond their defensive roles, host tissues, especially epithelia, are vital to ensuring association with the normal microbiota, the communities of microbes that persistently live with the host. Thus, we need to adopt a language that better encompasses the newly appreciated importance of host-microbiota associations. We also need a language that frames the onset and progression of pathogenic conditions within the context of the normal microbiota. Such a reimagined lexicon should make it clear, from the very nature of its words, that microorganisms are primarily vital to our health, and only more rarely the cause of disease. This article is part of the theme issue 'Sculpting the microbiome: how host factors determine and respond to microbial colonization'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».