Functional diversity and biogeography using ‘sFDvent’ - the first global trait database for hydrothermal vent species
Notice bibliographique
Résumé
The taxonomic composition of hydrothermal vent communities differs markedly on a global scale, forming distinct biogeographic provinces. The relative biodiversity of these areas can be assessed using traits as a common, cross-province ‘currency’. First, we used well-studied Juan de Fuca Ridge vents (NE Pacific) to assess trait data availability for vent species and to test the performance of functional diversity metrics given a species-poor system. These investigations highlighted vents as model ‘untouched’ ecosystems for developing ecological theory for conservation, advocating the potential of a vent trait database. Next, we built a global trait database for vent species – ‘sFDvent’. We selected traits that characterized the performance of a species and its contribution to ecosystem function, and best matched with established trait databases to ensure cross-ecosystem consistency. An international pool of experts scored these traits to populate the 14-trait database. Using sFDvent, we: created the first map of functional biogeography for deep-sea hydrothermal vents; assessed global-scale functional biodiversity trends (e.g., the East Pacific has fewer functionally unique species than the West Pacific, based on preliminary analyses); and evaluated the potential roles of large-scale environmental processes on these patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».