Food web reconstruction through phylogenetic transfer of low‐rank network representation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite their importance in many ecological processes, collecting data and information on ecological interactions is an exceedingly challenging task. For this reason, large parts of the world have a data deficit when it comes to species interactions and how the resulting networks are structured. As data collection alone is unlikely to be sufficient, community ecologists must adopt predictive methods. We present a methodological framework that uses graph embedding and transfer learning to assemble a predicted list of trophic interactions of a species pool for which their interactions are unknown. Specifically, we ‘learn’ the information (latent traits) of species from a known interaction network and infer the latent traits of another species pool for which we have no a priori interaction data based on their phylogenetic relatedness to species from the known network. The latent traits can then be used to predict interactions and construct an interaction network. Here we assembled a metaweb for Canadian mammals derived from interactions in the European food web, despite only 4% of common species being shared between the two locations. The results of the predictive model are compared against databases of recorded pairwise interactions, showing that we correctly recover 91% of known interactions. The framework itself is robust even when the known network is incomplete or contains spurious interactions making it an ideal candidate as a tool for filling gaps when it comes to species interactions. We provide guidance on how this framework can be adapted by substituting some approaches or predictors in order to make it more generally applicable.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».