Profilage métataxonomique par apprentissage machine du microbiote intestinal chez l'abeille mellifère au Canada
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, les abeilles sont un élément essentiel au secteur de l'agriculture en participant, en plus de leur production annuelle de miel à la pollinisation de nombreux fruits, noix et légumes. Malheureusement, le nombre des abeilles est dangereusement en baisse depuis la dernière décennie. L'intérêt du sujet et la multiplication d'initiatives de recherche dans le domaine ont fait de l'abeille un organisme modèle, notamment dans la recherche sur la dynamique hôte-microbiote. Apis mellifera possède un microbiote très spécialisé qui confère à l'abeille un large éventail de fonctions bénéfiques, allant de l'immunité à la transformation du pollen et la digestion des carbohydrates. Ce projet avait donc pour objectif de trouver des biomarqueurs prédictifs de différents traits de performance zootechniques (e.g. prévalence d'agents pathogènes et parasites, productivité) des colonies d'abeilles à partir de la composition taxonomique du microbiote intestinal. Une approche par apprentissage machine a été privilégiée afin de contourner les limitations des méthodes classiques de traiter un grand nombre de variables. Les modèles de prédiction obtenus ont permis de prédire la majorité des variables à l'étude avec succès, soulignant le potentiel de cette méthodologie dans le domaine du suivi et de la prédiction de l'état de santé des colonies d'abeilles au Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".