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Enregistrement W4406365375 · doi:10.1002/9781683670438.mcm0081

A Practical Guide to the Taxonomy, Classification, and Characterization of Clinically Important Viruses

2023· other· en· W4406365375 sur OpenAlexaff
Steven J. Drews

Notice bibliographique

RevueClinMicroNow · 2023
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxonomy (biology)Characterization (materials science)Computational biologyComputer scienceBiologyInformation retrievalNatural language processingZoologyNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter focuses on the characterization, classification, and taxonomy of viruses that infect humans, both pathogens that infect humans alone and those that infect humans but may also infect other mammalian or nonmammalian genera and species. While other forms of life encode genetic information within double‐stranded DNA (dsDNA), viruses encode their genetic information within genomes that may be composed of single‐stranded RNA, double‐stranded RNA, single‐stranded DNA, and dsDNA. The Baltimore classification, a nonhierarchical approach, categorizes viruses into seven groups and is based on the genome present in virions and type of replication. Classification of viruses below the level of species is not standardized across all species by the International Committee on Taxonomy of Viruses, but in some cases, subspecies standardization does occur. Between 2016 and 2021, a series of changes have occurred in the taxonomy of viruses that infect humans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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