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Enregistrement W2886938767 · doi:10.1146/annurev-ecolsys-110617-062306

Uses and Misuses of Environmental DNA in Biodiversity Science and Conservation

2018· article· en· W2886938767 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental DNABiodiversityEnvironmental resource managementWorkflowScale (ratio)Natural (archaeology)False positive paradoxEnvironmental planningCitizen scienceGeographyEcologyComputer scienceEnvironmental scienceBiologyCartographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of environmental DNA (eDNA) has the potential to revolutionize biodiversity science and conservation action by enabling the census of species on a global scale in near real time. To achieve this promise, technical challenges must be resolved. In this review, we explore the main uses of eDNA as well as the complexities introduced by its misuse. Current eDNA methods require refinement and improved calibration and validation along the entire workflow to lessen false positives/negatives. Moreover, there is great need for a better understanding of the “natural history” of eDNA—its origins, state, lifetime, and transportation—and for more detailed insights concerning the physical and ecological limitations of eDNA use. Although eDNA analysis can provide powerful information, particularly in freshwater and marine environments, its impact is likely to be less significant in terrestrial settings. The broad adoption of eDNA tools in conservation will largely depend on addressing current uncertainties in data interpretation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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