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Enregistrement W4409484551 · doi:10.1128/msystems.00062-25

The case for microbiome stewardship: what it is and how to get there

2025· article· en· W4409484551 sur OpenAlexafffund
Mallory J. Choudoir, Suzanne L. Ishaq, Robert G. Beiko, Diego S. Silva, Emma Allen‐Vercoe, Kieran C. O’Doherty

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of GuelphDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMicrobiomeStewardship (theology)SafeguardingEcosystem healthEnvironmental planningHuman healthAgricultureEcosystemEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental stewardshipEcosystem servicesPolitical scienceEcologyEnvironmental healthBiologyGeographyMedicineEnvironmental scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbiomes are essential for human, animal, plant, and ecosystem health. Despite widespread recognition of the importance of microbiomes, there is little attention paid to monitoring and safeguarding microbial ecologies on policy levels. We observe that microbiomes are deteriorating owing to practices at societal levels such as pesticide use in agriculture, air and water pollution, and overuse of antibiotics. Potential policy on these issues would cross multiple domains such as public health, environmental protection, and agriculture. We propose microbiome stewardship as a foundational concept that can act across policy domains to facilitate healthy microbiomes for human and ecosystem health. We examine challenges to be addressed and steps to take toward developing meaningful microbiome stewardship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,044
Communication savante0,0230,037
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0190,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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