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Enregistrement W3109117043 · doi:10.1002/2688-8319.12031

Examining assumptions of soil microbial ecology in the monitoring of ecological restoration

2020· article· en· W3109117043 sur OpenAlexaff
Miranda M. Hart, Adam T. Cross, Haylee D’Agui, Kingsley W. Dixon, Mieke van der Heyde, Bede S. Mickan, Christina Horst, Benjamin Moreira Grez, Justin M. Valliere, Raphael A. Viscarra Rossel, Andrew S. Whiteley, Wei Wong, Hongtao Zhong, Paul Nevill

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCurtin University of TechnologyAustralian Government
Mots-clésRestoration ecologyEcologyBenchmark (surveying)Environmental scienceEnvironmental DNAEnvironmental resource managementMicrobial population biologyBiologyGeographyBiodiversityCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 1. Global interest in building healthy soils combined with new DNA sequencing technologies has led to the generation of a vast amount of soil microbial community (SMC) data. 2. SMC analysis is being adopted widely for monitoring ecological restoration trajectories. However, despite the large and growing quantity of soil microbial data, it remains unclear how these data inform and best guide restoration practice. 3. Here, we examine assumptions around SMC as a tool for guiding ecosystem restoration and evaluate the effectiveness of using species inventories of SMC as a benchmark for restoration success. 4. We investigate other approaches of assessing soil health, and conclude that we can significantly enhance the utility of species inventory data for ecological restoration by complementing it with the use of non‐molecular approaches.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,141 · 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
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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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