MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2989719995 · doi:10.7717/peerj.8086

Assessment of North American arthropod collections: prospects and challenges for addressing biodiversity research

2019· article· en· W2989719995 sur OpenAlexaboutno aff
Neil S. Cobb, Lawrence F. Gall, Jennifer M. Zaspel, Nicolas Dowdy, Lindsie M. McCabe, Akito Y. Kawahara

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityArthropodGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 300 million arthropod specimens are housed in North American natural history collections. These collections represent a "vast hidden treasure trove" of biodiversity -95% of the specimen label data have yet to be transcribed for research, and less than 2% of the specimens have been imaged. Specimen labels contain crucial information to determine species distributions over time and are essential for understanding patterns of ecology and evolution, which will help assess the growing biodiversity crisis driven by global change impacts. Specimen images offer indispensable insight and data for analyses of traits, and ecological and phylogenetic patterns of biodiversity. Here, we review North American arthropod collections using two key metrics, specimen holdings and digitization efforts, to assess the potential for collections to provide needed biodiversity data. We include data from 223 arthropod collections in North America, with an emphasis on the United States. Our specific findings are as follows: (1) The majority of North American natural history collections (88%) and specimens (89%) are located in the United States. Canada has comparable holdings to the United States relative to its estimated biodiversity. Mexico has made the furthest progress in terms of digitization, but its specimen holdings should be increased to reflect the estimated higher Mexican arthropod diversity. The proportion of North American collections that has been digitized, and the number of digital records available per species, are both much lower for arthropods when compared to chordates and plants. (2) The National Science Foundation's decade-long ADBC program (Advancing Digitization of Biological Collections) has been transformational in promoting arthropod digitization. However, even if this program became permanent, at current rates, by the year 2050 only 38% of the existing arthropod specimens would be digitized, and less than 1% would have associated digital images. (3) The number of specimens in collections has increased by approximately 1% per year over the past 30 years. We propose that this rate of increase is insufficient to provide enough data to address biodiversity research needs, and that arthropod collections should aim to triple their rate of new specimen acquisition. (4) The collections we surveyed in the United States vary broadly in a number of indicators. Collectively, there is depth and breadth, with smaller collections providing regional depth and larger collections providing greater global coverage. (5) Increased coordination across museums is needed for digitization efforts to target taxa for research and conservation goals and address long-term data needs. Two key recommendations emerge: collections should significantly increase both their specimen holdings and their digitization efforts to empower continental and global biodiversity data pipelines, and stimulate downstream research.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,016
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeerJMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207