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Enregistrement W4415294309 · doi:10.1186/s44375-025-00006-w

The southern gap in ocean microbiome science

2025· article· en· W4415294309 sur OpenAlexaff
Hugo Sarmento, Paula Huber, Célio Dias Santos Júnior, Andre Luis Abreu, Thulani P. Makhalanyane, Natasha Karenyi, Emma Rocke, Silvia G. Acinas, Linda Amaral-Zettler, Moacyr Araújo, Clara Arboleda-Baena, Giancarlo Bachi, Daniela Bănaru, Érica Caroline Becker, Marco Bellacicco, Fabio Benedetti, Chris Bowler, Bruno Buongiorno Nardelli, Lucia Campese, Donata Melaku Canu, Ulisse Cardini, Raffaella Casotti, Samuel Chaffron, Douglas Couet, Helena Cruz de Carvalho, Domenico D’Alelio, Giorgio Dall’Olmo, Nicole Dames, Colomban de Vargas, Cláudia Delgado, Céline Dimier, Damien Eveillard, Saliou Faye, J. Michel Flores, Pierre E. Galand, Louise Carin Gammage, Josep M. Gasol, Marion Gehlen, Andréa Green Koettker, Valeria A. Guinder, Tonje Marita Bjerkan Heggeset, Lars‐Éric Heimbürger‐Boavida, András Hidas, Cora Hörstmann, Federico M. Ibarbalz, Olivier Jaillon, David G. Johns, Ferenc Jordán, Pedro C. Junger, Karine Labadie, Rémi Laxenaire, Simone Libralato, Catherine Longo, Rubens M. Lopes, Matteo Loschi, Samuel K. Mafwila, Luigi Maiorano, Michael P. Meredith, Erik Muxagata, Giang‐Son Nguyen, Suzana Nicolau, Pedro H. Oliveira, Léa Olivier, Ricardo Oliveira, Nastassia Patin, Pablo Pita, Georg Pohnert, Antonella Ruggiero, Andrea Santarosa Freire, Martín Saraceno, Ralf Schwamborn, Alice Soccodato, Cosimo Solidoro, Diana Sousa, Sabrina Speich, Shinichi Sunagawa, Alessandro Tagliabue, Luke Thompson, Romain Troublé, Ludmilla Veado, Flora Vincent, Meike Vogt, Serena Zunino, Stéphane Pesant, Daniele Iudicone

Notice bibliographique

RevueOcean Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensThe Audio Recording Academy
Organismes subventionnairesHorizon 2020Horizon 2020 Framework ProgrammeFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean Commission
Mots-clésMicrobiomeOcean scienceIndian oceanCitizen scienceHuman microbiome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ocean microbiome is at the forefront of science, and although most of the global ocean lies in the southern hemisphere, research efforts have historically been concentrated in the northern hemisphere, leaving important southern regions underexplored. Here, we address this geographic gap in ocean microbiome research, including sampling efforts, access to technology, and expert human resources. We showcase north–south and south-south collaborations and discuss the main challenges posed by parachute research, and collective efforts to avoid it and achieve shared capacity, equitable access to knowledge, and shared benefits. Our recommendations emphasize the importance of actively involving students and researchers from low- and middle-income countries from the global south in co-designing global ocean microbiome research.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,016
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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