Harnessing agri-food system microbiomes for sustainability and human health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Food system microbiomes include complex microbial networks that range from soil and marine environments to primary agriculture, farming, food processing, and distribution, and which influence human and environmental health. Advances in “omics” technologies, such as metagenomics, metatranscriptomics, metaproteomics, metabolomics, and culturomics, and their integration have deepened our understanding of microbiome dynamics and interactions. This growing knowledge is being leveraged to develop microbiome-based solutions enabling more sustainable food systems. This review explores microbiome interconnections along the food system and how this and other knowledge relating to microbiomes can be harnessed to, among other things, enhance crop resilience and productivity, improve animal health and performance, refine management practices in fishing and aquaculture, or prolong shelf life and reduce food spoilage during distribution. The often-overlooked role of bacteriophages on shaping microbiomes is discussed, as is the impact of diet on the human gut microbiota and, in turn, health. Despite advances, knowledge remains incomplete in particular areas and targeted experimental approaches are necessary to fill these gaps—going beyond merely predicting microbiome functionality. Ultimately, the ideal development of microbiome-based innovations in food systems will require collaboration between stakeholders and regulators to ensure safety, efficacy, and widespread adoption, unlocking its full potential to improve the health of animals, humans and the environment globally.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle