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Enregistrement W2898175028 · doi:10.1016/j.quascirev.2018.10.034

Towards a Holarctic synthesis of peatland testate amoeba ecology: Development of a new continental-scale palaeohydrological transfer function for North America and comparison to European data

2018· article· en· W2898175028 sur OpenAlexafffund
Matthew J. Amesbury, Robert K. Booth, Thomas P. Roland, Joan Bunbury, Michael J. Clifford, Dan J. Charman, Suzanne Elliot, Sarah A. Finkelstein, Michelle Garneau, Paul Hughes, Alexandre Lamarre, Julie Loisel, Helen Mackay, Gabriel Magnan, Erin R. Markel, Edward A. D. Mitchell, Richard J. Payne, Nicolas Pelletier, Helen Roe, Maura E. Sullivan, Graeme T. Swindles, Julie Talbot, Simon van Bellen, Barry G. Warner

Notice bibliographique

RevueQuaternary Science Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of WaterlooCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Geological SurveyNatural Environment Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversity of Alaska AnchorageSight Research UKRussian Science FoundationQuaternary Research AssociationRuth K. Broad Biomedical Research FoundationNational Science Foundation
Mots-clésTestate amoebaePeatEcologyBiogeographyTaxonPhysical geographyTaxonomic rankScale (ratio)BiologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fossil testate amoeba assemblages have been used to reconstruct peatland palaeohydrology for more than two decades. While transfer function training sets are typically of local-to regional-scale in extent, combining those data to cover broad ecohydrological gradients, from the regional-to continental- and hemispheric-scales, is useful to assess if ecological optima of species vary geographically and therefore may have also varied over time. Continental-scale transfer functions can also maximise modern analogue quality without losing reconstructive skill, providing the opportunity to contextualise understanding of purely statistical outputs with greater insight into the biogeography of organisms. Here, we compiled, at moderate taxonomic resolution, a dataset of nearly 2000 modern surface peatland testate amoeba samples from 137 peatlands throughout North America. We developed transfer functions using four model types, tested them statistically and applied them to independent palaeoenvironmental data. By subdividing the dataset into eco-regions, we examined biogeographical patterns of hydrological optima and species distribution across North America. We combined our new dataset with data from Europe to create a combined transfer function. The performance of our North-American transfer function was equivalent to published models and reconstructions were comparable to those developed using regional training sets. The new model can therefore be used as an effective tool to reconstruct peatland palaeohydrology throughout the North American continent. Some eco-regions exhibited lower taxonomic diversity and some key indicator taxa had restricted ranges. However, these patterns occurred against a background of general cosmopolitanism, at the moderate taxonomic resolution used. Likely biogeographical patterns at higher taxonomic resolution therefore do not affect transfer function performance. Output from the combined North American and European model suggested that any geographical limit of scale beyond which further compilation of peatland testate amoeba data would not be valid has not yet been reached, therefore advocating the potential for a Holarctic synthesis of peatland testate amoeba data. Extending data synthesis to the tropics and the Southern Hemisphere would be more challenging due to higher regional endemism in those areas.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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