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Enregistrement W6982020338

Gènes de résistance aux antibiotiques à travers le long d'un gradient d'influence anthropique dans un bassin versant du Haut-Arctique canadien

2023· other· fr· W6982020338 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesArcticNet
Mots-clésEnvironmental factorWestern europeStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le domaine médical a évolué drastiquement au cours des derniers siècles et la découverte du premier antibiotique, c'est-à-dire une substance qui est capable de détruire ou d'inactiver certains microorganismes, y a grandement contribué. Cette découverte a mené à une diminution du taux de mortalité causé par certaines bactéries pathogènes. Cependant, la commercialisation des antibiotiques a mené à une diversification des mécanismes de résistance par les bactéries. L'utilisation à large échelle des antibiotiques a favorisé l'émergence et le transfert de gènes de résistance aux antibiotiques (antibiotic resistance genes, ARGs) chez les bactéries. Cette résistance représente l'un des principaux enjeux de santé publique à l'échelle mondiale, en raison d'une recrudescence de maladies bactériennes qui ne répondent plus à ce traitement de première ligne. Cependant, on en sait très peu sur la dispersion des ARGs dans l'environnement et encore moins lorsqu'il s'agit de la distribution de ces gènes dans le Haut-Arctique, où les pressions climatiques risquent d'apporter plusieurs changements. L'objectif principal de ce projet est de caractériser, à l'aide d'approches métagénomiques, les ARGs des communautés microbiennes dans différents réservoirs environnementaux faisant partie d'un gradient d'influence anthropique en Arctique canadien, sur l'île de Cornwallis. Les objectifs spécifiques sont de caractériser les ARGs le long d'un continuum d'environnements influencés par l'humain (incluant un site impacté par des eaux usées) et de comparer leur distribution le long de ce gradient d'influence. Nous avons identifié des ARGs dans les tapis microbiens, l'eau du lac et les aérosols dans l'ensemble du bassin versant de Resolute Bay. Nous avons également constaté que les tapis microbiens de la région contaminée présentaient la plus grande diversité d'ARGs par rapport aux sites non contaminés. Bien que nous ayons identifiés les ARGs principalement dans les génomes bactériens, nos données suggèrent, pour la première fois, que certains virus géants sont capables d'héberger des ARGs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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