MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6902137150 · doi:10.6084/m9.figshare.97205.v2

Genomic resource development of shellfish of conservation concern

2013· article· en· W6902137150 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesOrganismShellfishPopulationGenomicsResource (disambiguation)OysterTranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

**This is a pre-peer reviewed versio of the following article: Timmins-Schiffman EB, Friedman CS, Metzger DC, White SJ, Roberts SB (2012) Genomic resource development for shellfish of conservation concern. Molecular Ecology Resources, doi: 10.1111/1755-0998.12052, which has been published in final form at http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1755-0998.12052/abstract** Effective conservation of threatened species depends on the ability to assess organism physiology and population demography. In order to develop genomic resources to better understand the dynamics of two ecologically vulnerable species in the Pacific Northwest of the United States, larval transcriptomes were sequenced for the pinto abalone Haliotis kamtschatkana kamtschatkana and the Olympia oyster Ostrea lurida. Based on comparative species analysis the Ostrea lurida transcriptome (41,136 contigs) is relatively complete. These transcriptomes represent the first significant contribution to genomic resources for both species. Genes are described based on biological function with a particular attention to those associated with temperature change, oxidative stress, and immune function. In addition, transcriptome derived genetic markers are provided. Together, these resources provide valuable tools for future studies aimed at conservation of Haliotis kamtschatkana, Ostrea lurida and related species.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetMarine Bivalve and Aquaculture Studies→Travaux en français237 207→