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Enregistrement W2925229110 · doi:10.1101/587394

Global distribution of earthworm diversity

2019· preprint· en· W2925229110 sur OpenAlexafffund
Helen R. P. Phillips, Carlos A. Guerra, Marie Luise Carolina Bartz, María J.I. Briones, George Gardner Brown, Olga Ferlian, Konstantin B. Gongalsky, Julia Krebs, Alberto Orgiazzi, Benjamin Schwarz, Elizabeth M. Bach, Joanne M. Bennett, Ulrich Brose, Thibaud Decaëns, Franciska T. de Vries, Birgitta König‐Ries, Michel Loreau, Jérôme Mathieu, Christian Mulder, Wim H. van der Putten, Kelly S. Ramirez, Matthias C. Rillig, David J. Russell, Michiel Rutgers, Madhav P. Thakur, Diana H. Wall, David A. Wardle, Erin K. Cameron, Nico Eisenhauer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaWageningen University and ResearchStrategic Environmental Research and Development ProgramU.S. NavyUniversity of Illinois at ChicagoUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignLandwirtschaftliche RentenbankUniversität InnsbruckEuropean Agricultural Fund for Rural DevelopmentTarbiat Modares UniversityUniversidad Nacional de LujánAgentúra na Podporu Výskumu a VývojaHigher Education Commision, PakistanUniversity of TorontoConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasOklahoma Agricultural Experiment StationNature ConservancyFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorRussian Foundation for Basic ResearchConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaAgence Nationale de la RechercheInternational Atomic Energy AgencyU.S. Department of DefenseEuropean CommissionÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftAustrian Science FundRoyal Canadian Geographical SocietyScience and Engineering Research BoardScience Foundation IrelandNational Science FoundationGrains Research and Development CorporationDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Hawai'iMcKnight FoundationDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigFundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do MaranhãoUniversidad Complutense de MadridInstituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria
Mots-clésEarthwormAbundance (ecology)EcologyBiodiversityBiomass (ecology)Species richnessHabitatEcosystemDiversity (politics)GeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soil organisms provide crucial ecosystem services that support human life. However, little is known about their diversity, distribution, and the threats affecting them. Here, we compiled a global dataset of sampled earthworm communities from over 7000 sites in 56 countries to predict patterns in earthworm diversity, abundance, and biomass. We identify the environmental drivers shaping these patterns. Local species richness and abundance typically peaked at higher latitudes, while biomass peaked in the tropics, patterns opposite to those observed in aboveground organisms. Similar to many aboveground taxa, climate variables were more important in shaping earthworm communities than soil properties or habitat cover. These findings highlight that, while the environmental drivers are similar, conservation strategies to conserve aboveground biodiversity might not be appropriate for earthworm diversity, especially in a changing climate. One sentence summary Global patterns of earthworm diversity, abundance and biomass are driven by climate but patterns differ from many aboveground taxa.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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