Fundamental research questions in subterranean biology
Notice bibliographique
Résumé
Five decades ago, a landmark paper in Science titled The Cave Environment heralded caves as ideal natural experimental laboratories in which to develop and address general questions in geology, ecology, biogeography, and evolutionary biology. Although the 'caves as laboratory' paradigm has since been advocated by subterranean biologists, there are few examples of studies that successfully translated their results into general principles. The contemporary era of big data, modelling tools, and revolutionary advances in genetics and (meta)genomics provides an opportunity to revisit unresolved questions and challenges, as well as examine promising new avenues of research in subterranean biology. Accordingly, we have developed a roadmap to guide future research endeavours in subterranean biology by adapting a well-established methodology of 'horizon scanning' to identify the highest priority research questions across six subject areas. Based on the expert opinion of 30 scientists from around the globe with complementary expertise and of different academic ages, we assembled an initial list of 258 fundamental questions concentrating on macroecology and microbial ecology, adaptation, evolution, and conservation. Subsequently, through online surveys, 130 subterranean biologists with various backgrounds assisted us in reducing our list to 50 top-priority questions. These research questions are broad in scope and ready to be addressed in the next decade. We believe this exercise will stimulate research towards a deeper understanding of subterranean biology and foster hypothesis-driven studies likely to resonate broadly from the traditional boundaries of this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».