The Earth BioGenome Project Phase II: illuminating the eukaryotic tree
Notice bibliographique
Résumé
#### Sequencing the genomes of eukaryotic species through inclusive, global collaboration Discover the next phase of the [Earth BioGenome Project (EBP)](https://www.earthbiogenome.org/), which aims to sequence the DNA of all known eukaryotic species to protect biodiversity, improve global health, and drive scientific innovation. In their [Frontiers in Science lead article](https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2025.1514835/full), the EBP leaders reveal a refined strategy to scale up the sequencing of 150,000 species. Thanks to major technical advances, high-quality genomes can now be produced 10 times faster and at significantly lower cost. Hear the authors discuss how EBP’s next phase will accelerate biodiversity research, support global conservation, and extend genomic benefits to underserved regions using mobile sequencing labs. Alongside a panel of fellow experts, they will explore the importance of open data sharing, training local scientists, and sequencing at the source—ensuring inclusivity, capacity-building, and benefit-sharing, especially in the Global South. If you would like to join, [register here](events.frontiersin.org/earth-biogenome-project/cassyni).
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,016 |
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 ».