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Enregistrement W4404148966 · doi:10.1038/s44259-024-00055-2

A one health roadmap towards understanding and mitigating emerging Fungal Antimicrobial Resistance: fAMR

2024· review· en· W4404148966 sur OpenAlexfundno aff
Matthew C. Fisher, F. J. Burnett, Clare Chandler, Neil A. R. Gow, Sarah J. Gurr, Alwyn Hart, Alison Holmes, Robin C. May, Janet Quinn, Tarek Soliman, Nicholas J. Talbot, Helen West, Jonathan West, P. Lewis White, Michael Bromley, Darius Armstrong‐James

Notice bibliographique

Revuenpj Antimicrobials and Resistance · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilDirectorate for Biological SciencesWellcomeImperial College LondonResearch Councils UKMedical Research Council Centre for Medical MycologyLeverhulme TrustCystic Fibrosis TrustDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchSight Research UKWellcome TrustCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAntibiotic resistanceAntimicrobialResistance (ecology)BiologyMicrobiologyEcologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of fungal antimicrobial resistance-fAMR-is having a growing impact on human and animal health, and food security. This roadmap charts inter-related actions that will enhance our ability to mitigate the risk of fAMR. As humanity's reliance on antifungal chemicals escalates, our understanding of their one-health consequences needs to scale accordingly if we are to protect our ability to manage the global spectrum of fungal disease sustainably.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations46
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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