MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2557744088 · doi:10.3897/rio.2.e11321

DNAqua-Net: Developing new genetic tools for bioassessment and monitoring of aquatic ecosystems in Europe

2016· article· en· W2557744088 sur OpenAlexaff
Florian Leese, Florian Altermatt, Agnès Bouchez, Torbjørn Ekrem, Daniel Hering, Kristian Meissner, Patricia Mergen, Jan Pawłowski, Jeremy J. Piggott, Frédéric Rimet, Dirk Steinke, Pierre Taberlet, Alexander Weigand, Kessy Abarenkov, Pedro Beja, Lieven Bervoets, Snædís H. Björnsdóttir, Pieter Boets, Angela Boggero, Atle M. Bones, Ángel Borja, Kat Bruce, Vojislava Bursić, Jens Carlsson, Fedor Čiampor, Zuzana Čiamporová‐Zaťovičová, Éric Coissac, Filipe O. Costa, Marieta Costache, Simon Creer, Zoltán Csabai, Kristy Deiner, T. Ángel DelValls, Stina Drakare, Sofia Duarte, Tina Eleršek, Stefano Fazi, Cene Fišer, Jean‐François Flot, Vera G. Fonseca, Diego Fontaneto, Michael Grabowski, Wolfram Graf, Jóhannes Guðbrandsson, Micaela Hellström, Yaron Hershkovitz, Peter M. Hollingsworth, Bella Japoshvili, J. Iwan Jones, Maria Kahlert, Belma Kalamujić Stroil, Panagiotis Kasapidis, Martyn Kelly, Mary Kelly‐Quinn, Emre Keskin, Urmas Kõljalg, Zrinka Ljubešić, Irena Maček, Elvira Mächler, Andrew R. Mahon, Markéta Ságová‐Marečková, Maja Mejdandžić, Georgina Mircheva, Matteo Montagna, Christian Moritz, Vallo Mulk, Andreja Naumoski, NĂVODARU Ion, Judit Padisák, Snæbjörn Pálsson, Kristel Panksep, Lyubomir Penev, Adam Petrusek, Martin Pfannkuchen, Craig R. Primmer, Baruch Rinkevich, Ana Rotter, Astrid Schmidt‐Kloiber, Pedro Segurado, Arjen Speksnijder, Павел Стоев, Malin Strand, Sigitas Šulčius, Per Sundberg, Michael Traugott, Costas S. Tsigenopoulos, Xavier Turón, Alice Valentini, Berry van der Hoorn, Gábor Várbíró, Javier R. Viguri, Irma Vitonytė, Alfried P. Vogler, Trude Vrålstad, Wolfgang J. Wägele, Roman Wenne, Anne Winding, Guy Woodward, Bojana Žegura, Jonas Zimmermann

Notice bibliographique

RevueResearch Ideas and Outcomes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean Cooperation in Science and TechnologySight Research UK
Mots-clésWater Framework DirectiveBiodiversityEnvironmental resource managementDirectiveMarine Strategy Framework DirectiveComputer scienceEnvironmental planningEcosystemEcologyEnvironmental scienceBiologyWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The protection, preservation and restoration of aquatic ecosystems and their functions are of global importance. For European states it became legally binding mainly through the EU-Water Framework Directive (WFD). In order to assess the ecological status of a given water body, aquatic biodiversity data are obtained and compared to a reference water body. The quantified mismatch obtained determines the extent of potential management actions. The current approach to biodiversity assessment is based on morpho-taxonomy. This approach has many drawbacks such as being time consuming, limited in temporal and spatial resolution, and error-prone due to the varying individual taxonomic expertise of the analysts. Novel genomic tools can overcome many of the aforementioned problems and could complement or even replace traditional bioassessment. Yet, a plethora of approaches are independently developed in different institutions, thereby hampering any concerted routine application. The goal of this Action is to nucleate a group of researchers across disciplines with the task to identify gold-standard genomic tools and novel eco-genomic indices for routine application in biodiversity assessments of European fresh- and marine water bodies. Furthermore, DNAqua-Net will provide a platform for training of the next generation of European researchers preparing them for the new technologies. Jointly with water managers, politicians, and other stakeholders, the group will develop a conceptual framework for the standard application of eco-genomic tools as part of legally binding assessments.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations193
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Ideas and OutcomesMême sujetEnvironmental DNA in Biodiversity StudiesTravaux en français237 207