MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3047042290 · doi:10.1111/geb.13156

Methods and approaches to advance soil macroecology

2020· article· en· W3047042290 sur OpenAlexaff
Hannah J. White, Lupe León‐Sánchez, Victoria J. Burton, Erin K. Cameron, Tancredi Caruso, Luís Cunha, Tara Dirilgen, Stephanie D. Jurburg, Ruth Kelly, Deepak Kumaresan, Raúl Ochoa‐Hueso, Alejandro Ordóñez, Helen R. P. Phillips, Iván Prieto, Olaf Schmidt, Paul Caplat

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsAcademy of FinlandHorizon 2020 Framework ProgrammeNatural Environment Research CouncilRoyal Entomological SocietyScience Foundation IrelandBritish Ecological SocietySight Research UKEcological Society of AmericaSeventh Framework ProgrammeDepartment for the Economy
Mots-clésMacroecologyEcologyBiodiversityTemporal scalesEcosystemSoil biologyEnvironmental scienceBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivation and aim Soil biodiversity is central to ecosystem function and services. It represents most of terrestrial biodiversity and at least a quarter of all biodiversity on Earth. Yet, research into broad, generalizable spatial and temporal patterns of soil biota has been limited compared to aboveground systems due to complexities of the soil system. We review the literature and identify key considerations necessary to expand soil macroecology beyond the recent surge of global maps of soil taxa, so that we can gain greater insight into the mechanisms and processes shaping soil biodiversity. We focus primarily on three groups of soil taxa (earthworms, mycorrhizal fungi and soil bacteria) that represent a range of body sizes and ecologies, and, therefore, interact with their environment at different spatial scales. Results The complexities of soil, including fine‐scale heterogeneity, 3‐D habitat structure, difficulties with taxonomic delimitation, and the wide‐ranging ecologies of its inhabitants, require the classical macroecological toolbox to be expanded to consider novel sampling, molecular identification, functional approaches, environmental variables, and modelling techniques. Main conclusions Soil provides a complex system within which to apply macroecological research, yet, it is this property that itself makes soil macroecology a field ripe for innovative methodologies and approaches. To achieve this, soil‐specific data, spatio‐temporal, biotic, and abiotic considerations are necessary at all stages of research, from sampling design to statistical analyses. Insights into whole ecosystems and new approaches to link genes, functions and diversity across spatial and temporal scales, alongside methodologies already applied in aboveground macroecology, invasion ecology and aquatic ecology, will facilitate the investigation of macroecological processes in soil biota, which is key to understanding the link between biodiversity and ecosystem functioning in terrestrial ecosystems.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Ecology and BiogeographyMême sujetForest Ecology and Biodiversity StudiesTravaux en français237 207